MPA in Data Science for Public Policy

该课程为两年制项目。第一年包含四门必修课，每门一学分，共四学分：
- PP440 微观与宏观经济学（公共政策）：学习适用于政策评估的经济模型与方法，涵盖供需、劳动力市场、市场失灵、货币政策、财政政策等主题。
- PP478 政治科学（公共政策）：研究政治行为者的行为模式及其结果，包括选举、政党、利益集团、立法政治、腐败、民主化与族群冲突等内容，助力政策设计。
- PP455 定量方法与政策分析：掌握因果推断、随机对照试验、双重差分、工具变量、断点回归及成本效益分析等定量评估技能。
- PP422 数据科学（公共政策）：学习数据采集（网络爬虫与API）、管理与可视化，以及预测模型、机器学习（监督与非监督学习）、文本分析等技术及其在公共事务中的应用。

第二年包括1.5学分核心课程和2.5学分选修课程。核心课程为：
- PP4B5 MPA-DSPP 顶点项目（一学分）：以团队形式开展可复现的政策研究，解决真实机构的实际问题，提交书面报告与分析代码。
- PP415 技术、数据科学与政策（半学分）：从治理、安全、伦理与法律角度，跨学科探讨科技与新兴技术的政策议题。

学生还需从公共政策学院或其他院系（如统计学、方法论与数学系）中选择2.5学分的选修课，聚焦特定技术或非技术领域，具体课程需经批准并视名额而定。