探索教学本科数据科学与经济学

经济学x数据科学研讨会

2020年12月2日

上个月,伯克利的数据科学本科学习(DSUS)举办了本科经济学研讨会的数据科学,带来了学术和企业领导人在本科数据科学与本科经济学教育中积极创新。

为什么这次研讨会?

这次就职研讨会的灵感是为数据科学和经济学的交叉口提供了一个合作出口,展示了这一领域领先领域的工作,创建了开源课程材料的存储库,并在其中创建了一个社区目前的远程工作和学习环境。

来自高等教育和企业部门的特色礼品包括UC Berkeley,Harvard,Quantecon,Coursera,以及高盛作为弥合行业和学术界在数据科学和经济学之爱游戏电竞间的差距的一种方式。纽约罗马教授托马斯·萨金特教授罗马教授的诺贝尔劳特埃和联合创始人,这次会议的亮点是一个即兴的地址。他声称要避免数学课程作为经济学的伯克利本科('64),但现在定期使用Jupyter笔记本电脑中的Python。

伯克利的数据科学与经济学

在过去的几年中,使用数据科学技术对教学本科经济学的兴趣增加了兴趣。Jupyter笔记本作为课程平台是一种制作富裕和交互式课程的工具。在观察伯克利数据科学本科学习的招生人数时,学生的兴趣很明显。

  • 在950名宣布的数据科学专业中,17%注册了经济域强调。

  • 经济学和数据科学是最常见的双重主要 - 拥有多个专业的所有学生的40%。

  • 经济学是最常见的专业,代表所有数据科学的24%。

爱游戏电竞UC Berkeley没有强制要求注册特定轨道。学生可以选择数据科学专业或未成年人并决定他们的域名强调。许多学生正在选择经济学交叉路口。

“数据科学次要才能在UC Berkeley的一年内获得一年,主要的两年半,”埃里克·瓦森(Eric Van Dusen)表示,数据科学本科学习临时主任。“这些是增长的令人难以置信的数字。爱游戏电竞经济学家们会说当这个市场开放时等待潜在的需求等待。“

数据科学与经济学的机会

研讨会参与者强调趋势,说明为什么对此交叉路口有这种兴趣。学术和政策导向的经济学家越来越多地利用大数据来解决经济挑战(哈佛);工业越来越多地使用Python和Jupyter作为财务的基本工具,并正在聘用经济学和编码技能的毕业生(高盛Gsquant.FINANGEANDPYTHON.);和开放的科学生态系统,包括软件包和教科书发布,正在用于创建动态新课程(QUANT ECON.)。伯克利的哈斯商学院实施了数据8连接器课程作为专业的先决条件。最近对经济学课程的调查发现至少有12个课程包括数据科学的要素。