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二、“经济学+数据科学”结合的美国硕士项目推荐
选择项目时，需重点关注：课程是否覆盖机器学习/大数据、是否有学术研究机会（如RA/TA）、师资的研究方向是否匹配（如应用计量、计算经济学）、以及是否支持PhD申请。以下按“强学术导向”“交叉应用导向”分类推荐：
（一）强学术导向：侧重PhD预备，强调理论与方法的深度
这类项目以培养经济学研究者为目标，课程包含高阶计量、机器学习和学术写作，适合计划攻读博士的学生。
哈佛大学（Harvard University）- MS in Economics
特色：哈佛经济系全球（QS排名第1），MS项目虽小但精英化，课程涵盖高级微观/宏观、计量经济学（含机器学习应用），并提供与PhD学生共同参与的研究工作坊。
数据科学元素：可选修哈佛统计系、CS系的机器学习、数据挖掘课程，教授团队包括因果推断领域的（如Guido Imbens）。
适合人群：目标Top 30经济学PhD，需较强数学/统计背景（建议先修高级微积分、线性代数、概率论）。
麻省理工学院（MIT）- Master of Science in Economics (MSEcon)
特色：MIT经济系以计量和应用经济学闻名，MSEcon项目强调“用数据解决经济问题”，课程包括机器学习与经济预测、大数据计量（使用Stata/R/Python）。
数据科学元素：核心课“Econometrics for Big Data”直接教授机器学习在高维数据中的应用，学生可参与国家经济研究局（NBER）的研究项目。
适合人群：具备较强编程基础，希望进入博士项目或金融科技、咨询领域。
斯坦福大学（Stanford University）- MS in Economics
特色：斯坦福经济系与商学院（GSB）、统计系联动紧密，MS项目侧重应用经济分析与数据科学方法，课程包括“Machine Learning for Economists”“Economic Policy with Big Data”。
数据科学元素：与斯坦福数据科学研究所（SDSI）合作，提供数据挖掘、自然语言处理（NLP）在经济文本分析中的应用课程。
适合人群：对数字经济、政策评估感兴趣，希望结合技术与政策研究的学术型人才。
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