Machine Learning for Economists
Nya metoder för dataanalys och empirisk utvärdering med utgångspunkt i Machine Learning-metoder har förändrat hur ekonomer bedriver forskning och utredning. De nya metoderna har en mer datadriven utgångspunkt än traditionell ekonometri. Denna uppdragsutbildning ger en överblick över Machine Learning-metoder och hur dessa används i ekonomisk analys. Kursen är anpassad för att du som har baskunskaper i traditionella ekonometriska metoder ska kunna tillgodogöra dig de nya metoderna på ett effektivt sätt.
Utbildningen riktar sig till yrkesverksamma utredare och analytiker som vill stärka sin förmåga att följa empirisk ekonomisk forskning och/eller som behöver verktyg för att på ett mer effektivt sätt samverka med Machine Learning-experter med en datavetenskaplig bakgrund.
Datum: TBA
Plats: Föreläsningarna ges på Ekonomikum i Uppsala – det är möjligt att delta digitalt.
Kursupplägg: 9 föreläsningar på engelska (2 timmar per föreläsning) och
fem frågestunder på svenska (45 min per tillfälle). Tematiska föreläsningar gör det möjligt att följa kursen även om du inte kan delta i alla föreläsningar.
Språk: Kursen ges på engelska
Förkunskap: Förkunskaper i grundläggande ekonometri
Notera: För att kursen ska gå krävs minst fyra anmälda. Vi förbehåller oss rätten att ställa in kursen om det är färre än fyra anmälda.
Avgift: 19 000 kr exklusive moms.
Utbildningen riktar sig till yrkesverksamma med arbetsgivarens godkännande och genomförs som uppdragsutbildning enligt förordningen (2002:760).
Om kursen
Vem är utbildningen till för?
Utbildningen vänder sig till dig som arbetar med ekonomisk analys: du antingen beställer, använder eller producerar empiriska analyser och du kan arbeta inom näringslivet, offentlig sektor eller en idéburen organisation. Den är särskilt relevant för dig som har en nationalekonomisk utbildning eller liknande men vill uppdatera dina kunskaper med en översikt av moderna metoder.
Utbildningens innehåll
Under utbildningen beskrivs grunderna inom Machine Learning och hur utgångspunkten skiljer sig åt från traditionell ekonometri. Det ges en överblick av centrala metoder och hur dessa används inom ekonomisk forskning och analys. Bland annat berörs:
- Regularized Regressions som Lasso, Ridge och Elastic Nets
- Random Forests
- Neural Networks
- K-means Clustering
- Causal Machine Learning
Vad får du med dig?
Efter genomförd utbildning kommer du att kunna:
- Tolka ekonomiska analyser och resultat som är framtagna med hjälp av Machine Learning
- Särskilja vad som är nytt och banbrytande och vad som är gammalt i ny förpackning vid ekonomiska analyser med Machine Learning
- Den terminologi som behövs för att kunna kommunicera med Machine Learning-experter om hur metoderna kan appliceras på ekonomiska problem
- Begrepps som behövs för att på egen hand kunna fördjupa dig i specifika metoder och förstå hur de kan användas inom ekonomisk analys.
Du får kompetens som efterfrågas av arbetsgivare inom både privat och offentlig sektor – en investering i din och din organisations framtid.
Examination
Kursen ger inte några högskolepoäng och examineras därför inte. Däremot får man ett intyg efter genomgången kurs.
Kursledare
Oskar Nordström Skans är professor i nationalekonomi vid Uppsala universitet sedan 2014. Hans forskning är inriktad på empiriska studier av arbetsmarknaden, särskilt arbetsmarknadsnätverkens roll, ny tekniks påverkan på arbetsmarknaden och empiriska studier av makroekonomisk teoris mikrogrunder. Hans forskning har publicerats i tidskrifter som American Economic Review, Review of Economic Studies, Journal of Labor Economics och Economic Journal. Han är författare till flera policyrapporter om den svenska arbetsmarknaden.
Adrian Adermon, forskare vid Institutet för Arbetsmarknads- och utbildningspolitisk utvärdering (IFAU), kommer att hålla i två av föreläsningarna på utbildningen.
Oskar Nordström Skans.
Om du har frågor om kursen, kontakta Helena Svaleryd vid Nationalekonomiska institutionen.