数据科学在经济学中的相关性
经济学和数据科学有很多共同之处。两者都需要很强的分析能力,包括对大量原始数据的调查和通过建模技术解决定量问题
经济学和数据科学是密切相关的学科。数据科学作为一门正式学科是在2000年代发展起来的,但在20世纪70年代,它作为一个新兴的研究领域取得了相当大的进展,当时经济学家和研究人员开始将统计的范围从主要涉及描述数据的学科扩大到不仅包括收集或描述数据,还包括使用科学方法和工具对数据进行分析的学科。
1985年,吴宗伟教授在北京中国科学院的一次演讲中首次使用“数据科学”一词作为统计学的替代名称。他的理由很简单:这个术语可以防止统计学被定型为一门会计学科或一门仅限于描述数据的学科。数据科学的范围要广泛得多,除了统计学,它还包括分析和剖析数据的方法和工具包,以找到有意义的知识,为商业决策提供信息,预测结果或描述未来的行动方案。
经济学作为一门统计和数学学科,严重依赖于数据。经济学的基本前提是从揭示组织财务状况信息的数据集中找到有用的见解,以便做出更好的预算决策。因此,数据分析是经济学和数据科学的重要组成部分,这两个学科有很多共同之处。两者都需要很强的分析能力,并涉及对大量原始数据的调查,以便通过建模技术发现模式并解决定量问题。事实上,数据科学正在彻底改变当今经济学家主要从事的行业,比如银行、保险、金融、医疗、公共政策和咨询。
以下是a经济学和数据科学学位可以帮助年轻毕业生在职业阶梯上更进一步:
数据科学无处不在:数据科学在今天已经广泛流行。几乎每个部门和行业都依赖大量的数据科学家和分析师来帮助决策和战略规划。数据科学专业的经济学毕业生可以利用由此产生的对数据科学家和分析师的需求激增。
就业快速增长:数据科学是一个快速发展和不断扩大的领域。数据科学和分析工作是当今增长最快的工作之一。根据美国劳工统计局的数据,到2029年,数据科学工作岗位将增长43.4%。这种快速增长将为数据科学专业的经济学毕业生拓展视野。
更高的收入潜力:数据科学专业的经济学毕业生将提高他们的收入潜力,因为数据分析知识现在需求量很大。拥有数据科学技术和工具包的经济学毕业生将能够在竞争中获胜,并在紧张的就业市场中茁壮成长。
数据的另一种观点:经济学学位将被证明对数据科学的职业生涯有益,因为它将为数据提供另一种视角。经济学毕业生理解数字数据集之间因果关系的能力将使他或她能够以新的和有价值的方式解释数据,这可以帮助组织完善他们的战略规划。
机器学习知识:经济学数据科学学位将提高毕业生对机器学习的认识。数据科学和经济学都涉及对算法的研究。数据科学将这些算法称为机器学习类型,而经济学将其称为线性回归或统计模型。
表达能力:经济学和数据科学专业的毕业生需要定期做演讲,这有助于调整他们的演讲技巧,比如说和听,同时提高他们的信心水平,训练他们的领导技能。
沟通技巧:经济学和数据科学学位可以训练毕业生使用简化的语言来解释复杂的概念或算法。当试图向可能没有任何数据或分析知识的个人或组织解释他们的发现和报告时,这项技能可以派上用场。