接著“亞馬遜首席: 只會使用Stata的Econ很快會找不到工作, 那美國經(jīng)濟學(xué)會AEA又是怎么說的?”,。過去十年,，定量方法在社會科學(xué)中的重要性日益增強,，學(xué)術(shù)界也開始使用各種專有工具和如今廣泛應(yīng)用的免費工具，如MATLAB,、R和Stata,。

動態(tài)編程語言Python非常適合用于經(jīng)濟學(xué)，尤其是計量經(jīng)濟學(xué),，因為該領(lǐng)域通常涉及基于矩陣的計算,。Python的科學(xué)擴展包，如用于數(shù)值計算的NumPy,、數(shù)據(jù)處理的pandas和符號計算的Sympy,，以及其他眾多知名擴展，為經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域的科學(xué)研究提供了理想的框架,。

PyEcon項目旨在推動Python編程語言在計量經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用,，并培養(yǎng)經(jīng)濟學(xué)中的高效編程風(fēng)格。

PyEcon希望向?qū)W者們展示使用Python的樂趣,，并將經(jīng)濟學(xué)家與其他感興趣的人士聚集在一起,，討論如何編寫更高質(zhì)量的代碼。期望學(xué)生能夠通過實際案例理解一些抽象的計量經(jīng)濟學(xué)方法理論,，從而加深對這些理論的理解,。最終，希望進一步提升學(xué)術(shù)研究及其成果的質(zhì)量和可復(fù)現(xiàn)性,。

PyEcon提供一門專門介紹Python數(shù)值編程的完全免費課程,。它面向所有對定量研究感興趣的人士，尤其是為經(jīng)濟系的學(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,、開發(fā)并執(zhí)行,，并得到了Eike Man?en的大力協(xié)助,。

2020年起，開始對課程內(nèi)容進行擴展,，增加了基于MulTi項目（JMulTi / MulTiPy）的時間序列建模學(xué)習(xí)材料——專門處理多變量時間序列的元包,。

本網(wǎng)站上的課程資料均為穩(wěn)定版本,，開放獲取，供其他學(xué)生免費分享和使用。通過參與本課程,，學(xué)生將熟悉Python的編程思維，并學(xué)習(xí)如何運用這一強大的工具來解決（科學(xué)）編程問題,。

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

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

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