南加州大学经济学与数据科学硕士由Dornsife文理学院和Viterbi工程学院两大王牌学院联合开设，该课程将核心经济理论和计量经济学方法与数据科学计算技能相结合，包括分布式数据系统、机器学习和大规模数据处理。下面老师就给大家分享一下该项目的详细内容。

　一、基本情况

南加州大学经济学与数据科学硕士(MECDS)项目是由Dornsife文理学院和Viterbi工程学院联联合提供。

这个STEM指定的项目结合了经济学和数据科学方面的严格培训，为毕业生在公共、私营和非营利部门从事有影响力的职业做准备。MECDS项目旨在为有志于将经济学的分析能力与先进的数据科学技能相结合的数据科学家提供帮助。

学生将学习处理大规模数据集，应用现代实证技术，并进行复杂的经济分析来解决现实世界的问题。

MECDS课程使学生能够应用现代经验技术，并利用现有的大型数据集对公共、私营和非营利部门进行复杂的经济分析。

不仅如此，MECDS还为数据科学家提供了经济学的分析能力，让他们能够提出有意义的问题、设计有效的研究策略、解释和交流结果。

　二、课程设置

南加州大学经济学与数据科学硕士专业使学生能够运用现代实证技术并利用现有的大型数据集，对公共、私营和非营利部门开展复杂的经济分析。

同时，更为重要的是，MECDS专业为新生代的数据科学家提供了经济学的分析能力，以提出有意义的问题、设计有效的研究策略，以及解读和传达研究结果。

本专业共需32学分，8门4学分课程。

4 门经济学课程 (USC Dornsife)

4 门数据科学课程 (USC Viterbi)

经济学课程

ECON 500: Microeconomic Analysis and Policy

ECON 513: Practice of Econometrics

ECON 570: Big Data Econometrics (recommended for most students)

ECON 5xx: Elective

在机器学习方面有特定兴趣或以前有经验的学生可以选择其他选修课替代ECON 570从金融经济学、经济咨询、高级计量经济学、宏观经济学等选修课中进行选择。

　数据科学课程

数据科学课程培养与计算思维、编程、数据系统、机器学习、隐私和可视化相关的技能

1.没有编程经验的学生：

DSCI 510: Principles of Programming for Data Science

DSCI 549: Introduction to Computational Thinking and Data Science

DSCI 550: Data Science at Scale

DSCI 5xx: Data science elective (options include DSCI 551 or 552, among others )

2.有编程经验的学生：

DSCI 551: Foundations of Data Management

DSCI 552: Machine Learning for Data Science

DSCI 553: Foundations and Applications of Data Mining

DSCI 5xx: Data science elective

　三、项目申请

南加州大学经济学与数据科学硕士要求本科学士学位或同等学历申请者必须完成一年的微积分、一门统计学课程以及微观经济学和宏观经济学入门课程。

优先考虑拥有中级经济学课程背景的申请者必须提供GRE成绩，不接受GMAT成绩托福最低总分要求90，或雅思最低总分要求6.5。

申请时间：

开放时间：2024年12月15日

截止时间：2025年4月15日

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