随着计算能力的飞速提升以及互联网、智能设备和社交媒体的普及，数据收集、记录和处理达到了前所未有的规模。这一场大数据革命为经济学家和政策制定者创造了更为精准、及时研究经济体系和人类选择的机会。
大数据革命推动了经济学的迅速进步。经济学家们运用新颖的数据分析、研究设计和定量方法，深入探究经济问题。在国际贸易领域，他们利用来自各国数以百万笔交易的数据集，成功解析了2008年经济危机后的贸易下滑原因。在宏观经济学领域，使用数百种经济变量来预测产出和利率已经变得普遍。例如，哈佛大学和麻省理工学院的经济学家发起的“十亿美元价格项目”，能够每天汇总在线零售商的价格信息，为国家提供实时通胀指标，而的通胀指标通常每季度只发布一次。
大数据时代也为经济学家带来了挑战。大规模的复杂数据要求经济学家更新和升级其量化工具包。传统的计量经济学方法适用于小规模数据集，而大数据方法（特别是机器学习方法）在大规模数据集上表现更优越。
为了应对这些挑战，诺丁汉大学经济学院开设了一个全新的经济学和数据科学理学硕士课程——MSC Economics and Data Science。该课程旨在为学生提供大数据经济学的最新进展信息，并提供关于大数据方法的最新培训。课程强调数据科学与经济学之间的协同作用，以及如何运用大数据及其相关方法更好地回答经济学问题。这将提高学生的就业竞争力，因为行业对了解大数据方法的经济学家毕业生需求非常强烈。
在这个课程中，学生们将有机会学习经济分析中广泛使用的数据科学方法，包括Lasso算法、随机森林和监督学习（一种机器学习的方法）等。他们还将学习机器学习、编码、经济决策制定和经济学应用等知识。
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