经济与健康数据科学

经济与健康数据科学 (DSEH) 硕士学位课程完全以英语授课，旨在提供计算机科学、统计学和数学领域的方法论方法和工具的高级教育，旨在解释和分析经济和健康领域的复杂现象。该课程通过学习关于云环境中数据管理和分析系统可扩展性的新兴信息技术、高级统计和数学技术以及用于信息提取和分类的机器学习技术，提供高级技能。此外，该课程还涉及经济理论、不确定条件下的决策理论、计量经济学和时间序列分析、生物统计学和流行病学等主题。DSEH 硕士课程的毕业生将获得计算机科学、定量和方法论概念方面的高级教育，以使用整合商业、市场和社交媒体数据的方法来解释和分析经济现象。其中，硕士课程侧重于分析经济政策的影响以及评估与经济、环境、营销和商业部门相关的行动和任何其他活动。此外，硕士课程旨在提供流行病学和生物统计学的基础，在此基础上嫁接所获得的数据分析知识。DSEH 课程通过解决经济理论、不确定条件下的决策理论、微观计量经济学技术和时间序列分析等主题来巩固坚实的方法论基础。它还促进了新兴数据管理技术和云环境中分析系统可扩展性的研究，以及用于信息提取和分类的机器学习技术。除了这些必修活动外，DSEH 课程允许学生根据自己的倾向自主定制/专业化学习计划，在三个不同的教育路径中选择最多 18 个 ECTS 的选修课程，即“数据科学”路径、“经济数据分析”路径和“健康”路径。第一种专业化重点是方法论和技术创新、高级统计方法、社交媒体分析和文本分析技术及其对数据驱动业务的影响。另一种专业化提供了有用的工具，用于政策或投资评估中的经济应用、生产过程的研究以及社会现象的演变，重点关注环境问题。最后，第三种专业化致力于分析医疗数据和研究人群中暴露与健康之间的关系，并提供批判性评估流行病学文献的工具。这些专业化活动与外部培训活动一起，旨在准备毕业论文和期末考试。因此，毕业论文被视为完成学业课程和始于选择教育路径的学习过程。DSEH 的课程，无论是必修课还是选修课，都包括讲座和实验课以及自主项目活动和个人活动，以确保从实践角度获得足够的准备，与案例研究和真实数据密切接触。数学、统计学、计算机科学和经济学的深入研究高度地提升了经济与健康数据科学的教育项目，它们也为对数据科学、计算机科学、经济学以及流行病学和公共卫生领域的博士和研究项目感兴趣的学生铺平了道路。