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由于计算能力的迅速提高以及互联网，智能设备和社交媒体的普及，数据的收集，记录和处理量达到了空前的水平。这场大数据革命为经济学家和政策制定者创造了机会，可以更精确，更及时地研究经济体系和人类选择。
大数据革命促进了经济学的迅速发展：新的数据分析、新颖的研究设计、新的定量方法来研究经济问题。在国际贸易中，经济学家使用观察到的来自各国数以百万笔交易层面的数据集，成功的解析了2008年经济危机后的贸易下滑。在宏观经济学中，使用数百种经济变量来预测产出和利率已成为一种普遍做法。由哈佛大学和麻省理工学院的经济学家发起的一组“十亿美元价格项目”已经能够通过每天汇总在线零售商的价格信息来为国家提供实时通胀指标，而政府的通胀指标通常每季度只发布一次。
大数据时代为经济学家带来机遇，但也带来了挑战：大规模的复杂数据要求对经济学家的量化工具包进行更新和升级。传统的计量经济学方法更适用于小的数据集。但是当数据集很大时，大数据方法（即机器学习方法）通常会具有优越的性能。
因此，诺丁汉大学经济学院（School of Economics）开设了一个新的一年学制的经济学和数据科学理学硕士课程MSc Economics an Data Science，旨在为我们的学生提供大数据经济学的最新进展信息并提供有关大数据方法的最新培训。我们强调数据科学与经济学之间的协同作用，更重要的是，如何用大数据及其相关方法更好地回答经济学问题。这有助于将提高我们学生的潜在就业能力，因为行业界对于了解大数据方法的经济学的毕业生需求非常强烈。
在本课程中，学生将有机会了解经济分析中广泛使用的数据科学方法，例如Lasso算法, 随机森林（Ranom Forests）和监督式学习(Supervise Learning机器学习的一种方法)，以及核心和应用经济学模块。学生还将学习到机器学习(Machine learning)以及编码(Coing),经济决策的制定以及经济学的应用。
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姜婷
