大数据和机器学习在帮助决策者解决重要的社会和经济问题方面发挥着作用。因此，数据用户和消费者能够识别高质量的数据并理解糟糕数据分析的影响是至关重要的。在这门课程中，学生将探索大数据和机器学习在经济学和社会科学研究中的应用。这门课程采用实践和技能为基础的方法。学生将通过完成每周的数据分析任务和编码练习来掌握实用技能。涵盖的主题包括：贫困和劣势、教育、性别差距、Covid-19的影响以及社会政策评估。在这些主题的背景下，课程还将介绍数据科学的基本方法，包括用于预测因果推断的机器学习（计量方法和机器学习的改进）以及异质处理效应。这门课程将以非技术方式讨论每种机器学习方法的优点和缺点，并通过真实案例和应用进行说明。职位要求：相关的学士或硕士学位，具有5年的工作经验。候选人应具备良好的计量经济学理解。没有经济学学位的候选人应具备良好的机器学习和大数据背景的核心经济学和计量经济学概念。最好候选人应具备一些机器学习知识和Python经验。至少有2年相关的高等教育教学经验者优先。必须能够每周进行3小时的讲座，为期9周。必须能够在早上8:30至下午6:30之间上课。其他职位描述：SIM-RMIT正在寻找致力于教学和塑造年轻一代思维的教师助理，他们必须具备教授大班课、管理评估和及时给学生提供建设性反馈的能力。助理将在合作大学的课程协调员的指导下密切合作。我们很遗憾只通知入围的候选人。新加坡管理学院（SIM）是该地区领先的教育和终身学习机构之一，通过学习赋予个人和企业在各个生活阶段茁壮成长的能力而闻名。新加坡经济发展局于1964年创办了SIM，近60年来一直在为新加坡的发展提供工作和行业技能培训。通过利用新知识、技能和技术，SIM提供基于技能的学习体验，使学生、专业人士和企业能够终身学习和茁壮成长。SIM通过SIM全球教育（SIM GE）和SIM学院实现这一目标。SIM GE专注于高等教育路径，SIM学院专注于职业发展（PD）和企业解决方案（ES），为职业转型和晋升提供综合学习解决方案，并为企业提供综合学习解决方案。更多关于新加坡管理学院的信息，请访问sim.edu.sg。 
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