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本课程聚焦前沿交叉领域，构建了 “基础筑牢—方法进阶—融合创新” 的完整学习体系，从因果推断底层逻辑切入，覆盖双重差分法、匹配法、断点回归、合成控制法、工具变量法等经典方法，同时深入解析多时点 DID、模糊 DID、空间 DID 等前沿拓展；再系统搭建机器学习基础，到线性回归、LASSO、决策树、GBDT 等模型的原理与实现，层层递进夯实技术底座；最终聚焦，详解机器学习合成控制法、增强倾向得分匹配、双重机器学习（DML）等核心应用。全程配套 Stata 实操教程、《American Economic R

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本次课程邀请到了于新亮教授，山东财经大学保险学院副院长、教授、博士生导师。在《管理世界》《经济研究》《中国工业经济》《中国农村经济》《财经研究》《经济科学》《保险研究》等CSSCI顶级、权威以及核心期刊发表论文三十余篇。从零基础教授到顶刊复现，围绕着管理世界、经济研究、中国工业经济等顶刊中的应用展开，帮助大家迅速掌握发表C刊的各项方法技巧。

本课程旨在帮助学员从零基础快速掌握Python编程，特别是针对科研编程的应用。课程内容丰富，涵盖Python基础语法、数据分析与可视化、数据采集、文本分析与社会网络分析、以及机器学习等多个方面。通过系统的学习和实战案例，学员将能够熟练运用Python进行科研数据处理和分析。

在当今多元化的社会科学领域，从管理学、教育学、心理学到金融学等学科，研究者们都在寻找一种能够深入探索复杂系统内在机制的方法。fsQCA方法正是在这种需求下应运而生，它不仅突破了传统抽象分析的限制，更为研究者提供了一种强大而灵活的工具，它能够处理多变量、非线性和交互作用的影响，从而帮助研究者揭示复杂系统中的内在逻辑和因果关系。更重要的是，基于fsQCA方法形成的论文也受到了广大学者和编辑的认可，成为一种易写易发表的论文形式。