一、宾夕法尼亚大学应用经济学与数据科学硕士(Master of Applied Economics and Data Science)

　　项目介绍

　　宾夕法尼亚大学应用经济学与数据科学硕士(MEDS) 是宾大文理学院经济系新推出的硕士项目，计划在2026年秋季首次招生，预计仅招30名学生。

　　项目时长三个学期(1.5年)，在宾大费城主校区采用全日制线下授课形式进行。该项目融合了应用经济学建模、计量经济学方法与计算技术，主要是计划培养具备经济建模、数据分析及相关技术工具应用能力的顶尖专业人才。

　　申请要求

　　先修课程：

　　需完成中级微观经济学、宏观经济学，至少两个学期的大学水平微积分，以及基础编程技能。

　　资料准备：

　　个人简历、2封推荐信、2篇Essay

　　GRE：

　　•2022 年春季之后获得本科学位的申请人必须提交

　　• 接受在家考GRE

　　英语语言成绩

　　TOEFL iBT：总分 ≥100，单项 ≥23，其中听&说单项均要求 ≥26;

　　IELTS：总分 ≥7.0，写作 ≥7.0，其它单项 ≥6.5

　　项目特点

　　课程安排及学制：共12门课程 +团队合作项目(Capstone Project)，强调理论与实践结合，培养学生数据分析、建模、沟通与决策方面的能力;

　　课程内容：涵盖经济决策模型、计量经济学方法、Python编程、因果推断、宏观政策分析、市场机制设计等;第三学期可跨院选修(如沃顿商学院、公共政策学院等)。

　　项目特色：STEM认证，国际生可享受最长3年OPT实习时长;提供职业发展资源、校友网络支持及实习机会。

　　申请时间线(26秋季)

　　网申开放时间：2025年9月

　　材料截止：2026年1月15日

　　录取结果通知：2026年3月15日之前

　　录取确认截止：2026年4月15日之前

　　二、南加州大学经济学&数据科学硕士(Master of Science in Economics and Data Science)

　　项目介绍

　　南加州大学经济学与数据科学硕士项目由Dornsife College与Viterbi School of Engineering联合开设，2025年秋季开始首次招生。

　　该项目主要是培养学生将高级经济理论与现代数据科学工具深度结合，用分布式系统、机器学习与大规模数据处理技术解决各个行业中的复杂经济问题。

　　项目特点如下：

　　• 经济学&数据科学的跨学科交叉项目，2025Fall开始首届招生

　　• 全日制项目，学习时长1年(3学期)，需要完成共32学分才能毕业

　　• STEM OPT：毕业后可享3年OPT

　　课程安排

　　必须修满8门课：4门经济学课程(Dornsife学院提供)，4门数据科学课程(Viterbi学院提供)，具体课程设置如下：

　　经济学课程

　　• ECON 500 Microeconomic Analysis and Policy

　　• ECON 513 Practice of Econometrics

　　• ECON 570 Big Data Econometrics

　　• 金融经济学、经济咨询、高级计量、宏观经济学等5字头系列课程任选1门

　　数据科学课程(两条路径可选)

　　(1) 无编程背景学生：

　　• DSCI 510 Principles of Programming for Data Science

　　• DSCI 549 Intro to Computational Thinking & Data Science

　　• DSCI 550 Data Science at Scale

　　• 1 门数据科学选修

　　(2) 有编程背景：

　　• DSCI 551 Foundations of Data Management

　　• DSCI 552 Machine Learning for Data Science

　　• DSCI 553 Foundations & Applications of Data Mining

　　• 1 门数据科学选修(深度学习、可视化、用户体验、隐私计算等)

　　先修课要求

　　• 一年的微积分课程

　　• 一门统计学课程

　　• 初级微观经济学 & 初级宏观经济学(最好选修过中级经济学)

　　申请材料要求

　　• Statement of Purpose(最多不超过2页)

　　• GRE General(5 年内有效;GRE在家考成绩也能接受，不接受 GMAT)

　　• 官方成绩单

　　• 3 封推荐信(至少 2 封来自本科授课教师)

　　• 国际生需英语成绩(TOEFL 90分以上，单项不低于20;雅思6.5分以上， 单项不低于6分)

　　三、加州大学伯克利分校计算社会科学硕士(MA in Computational Social Science)

　　项目介绍

　　加州大学伯克利分校的计算社会科学硕士(MaCSS)是一个为期一年的全日制硕士学位项目。

　　该项目专为具有社会科学背景的学生设计，希望能给他们提供尖端的计算教育，弥补其技术能力短板，帮助他们将社会科学理论与计算和数据分析能力相结合，更好的解决现代社会的复杂问题，如不平等、医疗可及性、气候变化等。

　　课程设置

　　• 学制一年，包含三个学期，其中Summer 6 学分，Fall 14学分 ，Spring 14 学分

　　• 课程主要围绕三大核心模块：Computing Tools & Techniques，Statistical Data Analysis，Social-Science Theory & Findings

　　课程明细如下：

　　(1)Summer Semester

　　• 应用统计学导论

　　• 计算学导论

　　• 线上学习为主，通过 waiver exam 可免修，直接跳到 Fall

　　(2)Fall Semester

　　• 高级应用统计学I

　　• 高级计算工具

　　• 数据可视化

　　• 计算社会科学I

　　• 职业发展课程I

　　(3)Spring Semester

　　• 高级应用统计学II

　　• 伦理，社会矛盾与数据

　　• 毕业设计

　　• 计算社会科学II

　　• 职业发展课程II

　　申请要求

　　申请人目标群体：包括但不限于社会学、政治学、经济学、心理学、人类学、历史学、地理学、语言学、传播学、族裔研究、性别研究、全球研究、政治经济等，同时不建议STEM专业的学生申请;

　　个人陈述、个人简历

　　3封推荐信，建议至少两封来自授课教师

　　GRE继续可选择性提交

　　国际生需要提供语言成绩，建议TOEFL 不低于90 或 IELTS 不低于 7.0，无小分要求, 美本或英语授课2年以上可豁免

　　就业优势

　　毕业生可以进入科技、金融、政府、医疗、非营利、咨询、消费品、农业科技等“所有需要理解人的行为”的领域。

　　课程中嵌入职业发展课程，科研项目直接对接企业/政府/NGO 真实数据与业务问题，与数据科学、计算机等实验室资源共享，校友网络强大，经常邀请雇主深度指导学生求职就业。

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