Data Science for Economics MSc

该12个月硕士课程包含七个必修模块和一个选修模块，总学分为120，随后在第二学期结束后进行为期夏季的毕业论文（60学分），共计180学分以获得完整的MSc学位。课程结构如下：第一学期包括计量经济学与统计方法、宏观经济学分析、微观经济学分析三门必修课（各15学分），并新增一门必修课“经济学数据管理与可视化”。第二学期有三门必修课：应用宏观计量经济学、应用微观计量经济学和机器学习与大数据计量经济学（各15学分）；学生需从货币与银行、经济学前沿议题、劳动经济学、公共经济学中任选一门选修课（15学分）。毕业论文（ECON912）为独立研究项目，配备学术导师指导。

教学采用主动学习模式，包括讲座、研讨会、案例分析、Bloomberg交易室实操、编码训练营及客座讲座，每周约10小时授课时间，另需30小时自主或小组学习。评估方式多样，包括课程作业、论文、小组项目、演示、报告和考试等，具体权重依模块而定。课程基于利物浦课程框架，强调研究关联教学、主动学习和真实评估，培养学生数字素养、自信心和全球公民意识，并秉持包容性原则。课程信息仅供参考，可能调整。