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ECON 1013
Using Big Data for Economic and Social Problems I
3 学分难度 简易
课程定位 ECON 1013（Using Big Data for Economic and Social Problems I）是阿德莱德大学 2025 年经济学方向课程，聚焦经济分析、建模推理与政策理解能力。 技术栈与学习内容 课程结合理论学习、案例分析与应用任务，强调从问题定义到结果解释的完整链路。 课程结构 评估通常由平时任务与期末综合考核构成。建议前 3 周建立稳定节奏，降低后期堆叠压力。 适合人群 适合希望在经济学、商业分析与政策研究方向系统提升的同学。
Syllabus
每周大纲
- 1
Big data and social questions overview
聚焦 ECON 1013 Using Big Data for Economic and Social Problems I 的主题 `Big data and social questions overview`，结合课程语境梳理关键概念、分析方法与典型应用场景。
bigdataandsocial - 2
Data sources for economic analysis
聚焦 ECON 1013 Using Big Data for Economic and Social Problems I 的主题 `Data sources for economic analysis`，结合课程语境梳理关键概念、分析方法与典型应用场景。
datasourcesforeconomic - 3
Cleaning and structuring large datasets
聚焦 ECON 1013 Using Big Data for Economic and Social Problems I 的主题 `Cleaning and structuring large datasets`，结合课程语境梳理关键概念、分析方法与典型应用场景。
cleaningandstructuringlarge - 4
Exploratory analysis of social data
聚焦 ECON 1013 Using Big Data for Economic and Social Problems I 的主题 `Exploratory analysis of social data`，结合课程语境梳理关键概念、分析方法与典型应用场景。
exploratoryanalysissocialdata - 5
Visual analytics for policy questions
聚焦 ECON 1013 Using Big Data for Economic and Social Problems I 的主题 `Visual analytics for policy questions`，结合课程语境梳理关键概念、分析方法与典型应用场景。
visualanalyticsforpolicy - 6
Causality and correlation in big data
聚焦 ECON 1013 Using Big Data for Economic and Social Problems I 的主题 `Causality and correlation in big data`，结合课程语境梳理关键概念、分析方法与典型应用场景。
causalityandcorrelationbig - 7
Predictive modelling intuition
聚焦 ECON 1013 Using Big Data for Economic and Social Problems I 的主题 `Predictive modelling intuition`，结合课程语境梳理关键概念、分析方法与典型应用场景。
predictivemodellingintuitionanalysis - 8
Text and unstructured data basics
聚焦 ECON 1013 Using Big Data for Economic and Social Problems I 的主题 `Text and unstructured data basics`，结合课程语境梳理关键概念、分析方法与典型应用场景。
textandunstructureddata - 9
Ethics and privacy in data use
聚焦 ECON 1013 Using Big Data for Economic and Social Problems I 的主题 `Ethics and privacy in data use`，结合课程语境梳理关键概念、分析方法与典型应用场景。
ethicsandprivacydata - 10
Communicating evidence from big data
聚焦 ECON 1013 Using Big Data for Economic and Social Problems I 的主题 `Communicating evidence from big data`，结合课程语境梳理关键概念、分析方法与典型应用场景。
communicatingevidencefrombig - 11
Applied social problem case study
聚焦 ECON 1013 Using Big Data for Economic and Social Problems I 的主题 `Applied social problem case study`，结合课程语境梳理关键概念、分析方法与典型应用场景。
appliedsocialproblemcase - 12
Big data for economics review
聚焦 ECON 1013 Using Big Data for Economic and Social Problems I 的主题 `Big data for economics review`，结合课程语境梳理关键概念、分析方法与典型应用场景。
bigdataforeconomics
Assessment
考核结构
Assignments / Continuous Assessment
平时作业与阶段任务
40%
Final Exam / Final ProjectHurdle
期末综合考核（以课纲为准）
以当年课纲要求为准
60%
Assignments
作业详情
Assignment 1
完成 Using Big Data for Economic and Social Problems I 的阶段分析与实践任务。
要求:提交报告/分析文档（以课纲为准）
⏱ 预计 14 小时
Assignment 2
完成 Using Big Data for Economic and Social Problems I 的综合案例分析。
要求:提交最终成果与反思
⏱ 预计 18 小时
From Seniors
学长留下的
基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。
学姐说
比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。
这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。
往年考点 / 踩坑
这门课暂无往年考点记录。
毕业生去向(整体)
下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。
统计自 313 份脱敏校友证言
Zerologix
4 位校友岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer
Servian
4 位校友岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant
关于这块数据,我们说实话
雇主墙来自脱敏毕业生证言（testimonials）的整体分布，无法关联到具体学员或其所选课程；仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。
我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。