经济学、人工智能与数据科学
MSc Economics, AI and Data Science
培养目标
大型数据集现在是整个行业和公共部门决策的核心,这就产生了对能够进行可靠因果分析并熟练运用现代数据科学和机器学习工具的的经济学家的需求,伯明翰大学经济学、人工智能与数据科学理学硕士课程是为希望从事经济和政策分析、金融、监管、研究和咨询等职业的学生设计的,也可以作为攻读博士学位的途径。
申请要求
具有英国大学(或海外同等机构)颁发的2:1荣誉学位或研究生文凭,需要包含定量元素的学科背景,例如经济学、金融学、会计学、工程学、数学、统计学、科学或商业,申请者应具具备编程语言经验,例如Python、R、MATLAB、Julia、C、C++、C#、Fortran或Java,学校对“编程经验”的定义较为宽泛,许多成功的申请者仅通过一门课程或一个项目就掌握了编程
雅思:6.5(6)
课程设置:
微观经济学
Microeconomics
核心课程
数据密集型人工智能
Data-intensive Artificial Intelligence
核心课程
神经计算(扩展)
Neural Computation (Extended)
核心课程
宏观经济学
Macroeconomics
核心课程
数据科学、机器学习与经济学
Data Science, Machine Learning and Economics
核心课程
非结构化数据计量经济学
Econometrics with Unstructured Data
选修课程
环境经济学
Environmental Economics
选修课程
自然资源经济学
Natural Resource Economics
选修课程
发展经济学专题
Topics in Development Economics
选修课程
发展经济政策
Development Economics Policy
选修课程
实验经济学
Experimental Economics
选修课程
行为经济学
Behavioural Economics
选修课程
货币政策
Monetary Policy
选修课程
经济学论文
Economics Dissertation
论文课程
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