经济与数据科学（经济与数据科学）
1. 专业概述
经济与数据科学（Economics and Data Science）是经济学与数据科学的交叉学科，结合了经济理论、统计学、计算机科学、人工智能、大数据分析等领域，旨在通过数据
大数据时代，传统经济学掌握数据分析能力的经济学家成为各行业
该专业培养学生运用机器学习、数据挖掘、统计建模、经济预测等技术，
2.主要研究方向
（1）数据驱动的经济学分析
- 通过大数据研究市场
- 结合机器学习预测经济
- 研究行为经济学，利用数据
（2）金融科技与量化投资
- 运用算法交易、量化投资、区块链金融优化
- 研究信用风险建模，提高银行
- 分析加密货币、金融衍生品市场，
（3）政策分析与社会经济问题
- 评估政府政策对经济增长、分配收入、社会福利的影响。
- 通过数据分析优化税收政策、最低工资、社保制度。
- 研究全球经济问题，如贫困、发展经济学、国际贸易等。
（4）商业与市场数据分析
- 研究企业战略、市场营销、消费者行为，
- 利用大数据分析制定精准
- 预测市场
（5）人工智能与自动化经济学
- 被告**
- 结合深度学习，研究
- 开发智能决策系统，优化
3. 主要课程
（1）经济学核心课程
- 社会主义经济
- 宏观经济学
- 計
- 行
- 国际经济
（2）数据科学核心课程
- 系
- 数据挖掘
- 機
- Python/R 语言编
- 数据图形（Data
（3）交叉课程
- 经济数据分析（经济数据分析）
- 金融大数据（金融大数据）
- 商业智能与分析（Business Intelligence & Analytics）
- 人工智能与经济学（AI and Economics）
- 区块链与数字货币（Blockchain & Cryptocurrency）
4. 就业前景
该专业毕业生可进入金融机构、政府部门、科技公司、咨询公司、互联网企业等，从事数据数据分析、经济预测、金融科技、商业智能**等工作。
（1）金融行业
- 量化分析师（Quantitative Analyst） – 负责量
- 金融数据科学家（Financial Data Scientist） – 研究股票市场、信用
- 金融科技（FinTech）专家– 参与区块链
（2）商业与市场分析
- 商业数据分析师（Business Data Analyst） – 研究
- 市场专家预测（Market Forecaster） – 通过数据分析
- 供应链优化工程师–通过大数据
（3）政府与政策研究
- 经济政策分析师（Economic Policy Analyst） – 研究美国人
- 发展经济学家（发展经济学家） – 全球研究
- Public Data Analyst（公共部门数据分析师） – 通过数据分析优化城市规划、交通管理。
（4）科技与互联网
- 数据科学家（Data Scientist） – 参与人工智能、大数据建模。
- 算法工程师（机器学习工程师） – 研究深度学习、推荐系统。
- 人工智能经济学家（AI Economist） – 研究AI对经济的影响，
5.未来发展趋势
（1）大数据驱动的经济决策
- 未来经济预测、投资决策都将高度依赖大数据分
- 政府、企业将更加依赖实时数据，实施经济政策和
（2）人工智能与自动化经济学
- 人工智能参与金融市场分析、经济预测、税收建模，提高预测准确性。
- AI+经济学推动
（3）数字货币与区块链经济
- 未来**央行
- 区块链经济学帮助优化供应
（4） 个性化经济政策
- 通过大数据精准制定个性化硅谷政策、社会保障制度、福利分配，
- 行为经济学+AI将帮助政府
6. 人群
✅对经济学感兴趣，喜欢分析
✅喜欢云计算、编程，希望
✅ 希望进入金融、希望进入金融、科技、政府、咨询行业**，提升职业竞争
✅ **具备语法具备批判性思维和逻辑分析能力，喜欢处理复杂的问题
