英国经济数据科学Data science for economics课程介绍

经济数据科学

Data science for economics

学习目标

　　经济数据科学Data science for economics

　　经济数据科学课程旨在让学生学习机器学习方法的理论和实践。课程概述了最近流行的机器学习方法，如套索，随机森林，支持向量机和神经网络。学生将学习每种方法的基本思想、优点和缺点。实验课程中，学生将学习如何使用计算机编程工具、Python和真实数据来实现每种方法。学生将在实验中学习使用Python的基本知识。经济数据科学课程的目标是为学生提供实践知识，以开展涉及大数据的实证研究。课程结束时，学生将具备基本技能，这些技能将在未来的学术界和公共及私营部门工作时有用。

　　课程内容：

　　经济数据科学课程将通过实例数据集的实际应用介绍该领域的主要分析方法，课程还介绍了数据准备和处理，包括使用结构化数据库、键值格式化数据(JSON)和非结构化文本数据。课程结束时，学生将对数据科学领域有一个良好的理解，能够使用一些主要方法分析数据。

　　经济数据科学课程涵盖的主题包括：

　　1、数据科学概述以及使用统计方法处理大数据的挑战

　　2、如何将来自数据分析的见解整合到知识生成和决策中

　　3、如何获取结构化和非结构化数据，如何处理、存储数据，以及如何将数据转换成适合分析的格式

　　4、统计推断的基础，包括概率和概率分布，建模，实验设计

　　5、监督学习方法，包括线性和逻辑回归、决策树和朴素贝叶斯

　　6、无监督学习方法，包括聚类、关联规则和主成分分析

　　7、通过各种图表实现数据可视化。

　　学习成果：

　　课程学习结束时，学生将能够独立执行以下高级计算任务：

　　1、了解不同机器学习方法的优缺点。

　　2、根据理论经济和统计模型，使用“Python”分析经济应用数据。

　　3、在“Python”中加载、管理和可视化复杂数据集。

　　4、为复杂的计算任务编写高级的新功能，包括数值优化，并严格评估现有的实现。

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