接著“亞馬遜首席: 只會(huì)使用Stata的Econ很快會(huì)找不到工作, 那美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)AEA又是怎么說(shuō)的?”。過(guò)去十年，定量方法在社會(huì)科學(xué)中的重要性日益增強(qiáng)，學(xué)術(shù)界也開(kāi)始使用各種專有工具和如今廣泛應(yīng)用的免費(fèi)工具，如MATLAB、R和Stata。

動(dòng)態(tài)編程語(yǔ)言Python非常適合用于經(jīng)濟(jì)學(xué)，尤其是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，因?yàn)樵擃I(lǐng)域通常涉及基于矩陣的計(jì)算。Python的科學(xué)擴(kuò)展包，如用于數(shù)值計(jì)算的NumPy、數(shù)據(jù)處理的pandas和符號(hào)計(jì)算的Sympy，以及其他眾多知名擴(kuò)展，為經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的科學(xué)研究提供了理想的框架。

PyEcon項(xiàng)目旨在推動(dòng)Python編程語(yǔ)言在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，并培養(yǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)中的高效編程風(fēng)格。

PyEcon希望向?qū)W者們展示使用Python的樂(lè)趣，并將經(jīng)濟(jì)學(xué)家與其他感興趣的人士聚集在一起，討論如何編寫(xiě)更高質(zhì)量的代碼。期望學(xué)生能夠通過(guò)實(shí)際案例理解一些抽象的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法理論，從而加深對(duì)這些理論的理解。最終，希望進(jìn)一步提升學(xué)術(shù)研究及其成果的質(zhì)量和可復(fù)現(xiàn)性。

PyEcon提供一門(mén)專門(mén)介紹Python數(shù)值編程的完全免費(fèi)課程。它面向所有對(duì)定量研究感興趣的人士，尤其是為經(jīng)濟(jì)系的學(xué)生量身定制。課程由Fabian Raters在2017至2019年間于哥廷根大學(xué)策劃、開(kāi)發(fā)并執(zhí)行，并得到了Eike Man?en的大力協(xié)助。

2020年起，開(kāi)始對(duì)課程內(nèi)容進(jìn)行擴(kuò)展，增加了基于MulTi項(xiàng)目（JMulTi / MulTiPy）的時(shí)間序列建模學(xué)習(xí)材料——專門(mén)處理多變量時(shí)間序列的元包。

本網(wǎng)站上的課程資料均為穩(wěn)定版本，開(kāi)放獲取，供其他學(xué)生免費(fèi)分享和使用。通過(guò)參與本課程，學(xué)生將熟悉Python的編程思維，并學(xué)習(xí)如何運(yùn)用這一強(qiáng)大的工具來(lái)解決（科學(xué)）編程問(wèn)題。

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)，參看：1.機(jī)器學(xué)習(xí)之KNN分類算法介紹: Stata和R同步實(shí)現(xiàn)（附數(shù)據(jù)和代碼），2.機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的影響研究進(jìn)展綜述，3.回顧與展望經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中的機(jī)器學(xué)習(xí)，4.最新: 運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和合成控制法研究武漢封城對(duì)空氣污染和健康的影響! 5.Top, 機(jī)器學(xué)習(xí)是一種應(yīng)用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法, 不懂將來(lái)面臨淘汰危險(xiǎn)！6.Top前沿: 農(nóng)業(yè)和應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)中的機(jī)器學(xué)習(xí), 其與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的比較, 不讀不懂你就out了！7.前沿: 機(jī)器學(xué)習(xí)在金融和能源經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用分類總結(jié)，8.機(jī)器學(xué)習(xí)方法出現(xiàn)在AER, JPE, QJE等頂刊上了！9.機(jī)器學(xué)習(xí)第一書(shū), 數(shù)據(jù)挖掘, 推理和預(yù)測(cè)，10.從線性回歸到機(jī)器學(xué)習(xí), 一張圖幫你文獻(xiàn)綜述，11.11種與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的多元變量分析方法匯總，12.機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué), 你必須閱讀一下這篇，13.機(jī)器學(xué)習(xí)與Econometrics的書(shū)籍推薦, 值得擁有的經(jīng)典，14.機(jī)器學(xué)習(xí)在微觀計(jì)量的應(yīng)用最新趨勢(shì): 大數(shù)據(jù)和因果推斷，15.R語(yǔ)言函數(shù)最全總結(jié), 機(jī)器學(xué)習(xí)從這里出發(fā)，16.機(jī)器學(xué)習(xí)在微觀計(jì)量的應(yīng)用最新趨勢(shì): 回歸模型，17.機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的影響, AEA年會(huì)獨(dú)家報(bào)道，18.回歸、分類與聚類：三大方向剖解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點(diǎn)（附Python和R實(shí)現(xiàn)），19.關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)悟與反思，

20.機(jī)器學(xué)習(xí)，可異于數(shù)理統(tǒng)計(jì)，21.前沿: 比特幣, 多少罪惡假汝之手? 機(jī)器學(xué)習(xí)測(cè)算加密貨幣資助的非法活動(dòng)金額! 22.利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行實(shí)證資產(chǎn)定價(jià), 金融投資的前沿科學(xué)技術(shù)! 23.全面比較和概述運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)的方法優(yōu)劣！24.用合成控制法, 機(jī)器學(xué)習(xí)和面板數(shù)據(jù)模型開(kāi)展政策評(píng)估的論文！25.更精確的因果效應(yīng)識(shí)別: 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的視角，26.一本最新因果推斷書(shū)籍, 包括了機(jī)器學(xué)習(xí)因果推斷方法, 學(xué)習(xí)主流和前沿方法，27.如何用機(jī)器學(xué)習(xí)在中國(guó)股市賺錢(qián)呢? 頂刊文章告訴你方法！28.機(jī)器學(xué)習(xí)和經(jīng)濟(jì)學(xué), 技術(shù)革命正在改變經(jīng)濟(jì)社會(huì)和學(xué)術(shù)研究，29.世界計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)院士新作“大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)計(jì)量建模與統(tǒng)計(jì)推斷的挑戰(zhàn)與機(jī)遇”，30.機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)與政策評(píng)估方法, 例如事件研究法結(jié)合起來(lái)識(shí)別政策因果效應(yīng)了！31.重磅! 漢森教授又修訂了風(fēng)靡世界的“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)”教材, 為博士生們?cè)黾恿薉ID, RDD, 機(jī)器學(xué)習(xí)等全新內(nèi)容！32.幾張有趣的圖片, 各種類型的經(jīng)濟(jì)學(xué), 機(jī)器學(xué)習(xí), 科學(xué)論文像什么樣子？33.機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)用于微觀數(shù)據(jù)調(diào)查和構(gòu)建指標(biāo)了, 比較前沿！34.兩諾獎(jiǎng)得主談?dòng)?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展進(jìn)化, 機(jī)器學(xué)習(xí)的影響, 如何合作推動(dòng)新想法！35.前沿, 雙重機(jī)器學(xué)習(xí)方法DML用于因果推斷, 實(shí)現(xiàn)它的code是什么？

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