剑桥大学经济学与数据科学硕士课程旨在将经济学家的知识扩展到数据科学的工具，竞争优势是经济学和数据科学的交叉，使学生能够像经济学家一样思考，但能够使用计算机科学的工具，该课程不仅将为专门从事数据分析本身的角色做好准备，还将为与数据分析专家或团队管理进行沟通的职位做好准备。
申请者应该具有英国High II.i或同等学历
经济学院的学术要求很高，并且有大量的申请者符合这些要求，申请者应该已经或者能够达到经济学或密切相关学位的high upper second-class本科学位或同等学历，该学位应包括中级水平的微观经济学、宏观经济学和计量经济学的标准课程（商业研究、会计或管理学位或资格证书不能提供足够的背景）
申请者需要学习过的计量经济学主题包括：统计推断，回归，预测，经济时间序列的基本表示，此外，申请者必须具备以下数学领域的能力：微积分（多变量函数、偏导数和全导数、链式法则、拉格朗日乘子约束优化、积分），矩阵代数（矩阵、行列式、逆矩阵、简单联立方程组的解）
需要提供先前学习的详细信息（表明已满足学院列出的申请要求），必须使用模板
不符合以下标准的申请者一般无法获得录取机会：
英国大学申请者： high 2:1本科学位（均分不低于68%）
北美院校申请者：本科学历，GPA至少达到3.6/4或同等水平
来自其他教育体系的申请者：本科学位或同等学历，申请者在参照群体中排名前10%
此外，强烈鼓励申请者提供他们在每个学年中的排名信息
非英国本科的申请者必须提交GRE成绩（经济学院通常不会考虑录取定量推理部分低于90%以及分析写作部分低于50%的学生）
| 类型 | 总分要求 | 小分要求 |
| 雅思 | 7.5 | L:7 | R:7 | W:7 | S:7 |
| 托福 | 110 | L:25 | R:25 | W:25 | S:25 |
| 序号 | 课程介绍 | Curriculum |
| 1 | 微观经济学与数据科学 | Microeconomics and Data Science |
| 2 | 计量经济方法 | Econometric Methods |
| 3 | 数据科学基础 | Fundamentals of Data Science |
| 4 | 经济学中的机器学习 | Machine Learning in Economics |
| 5 | 因果推理与机器学习 | Causal Inference and Machine Learning |
| 6 | 研究计算 | Research Computing |
| 7 | 研讨会系列 | Seminar Series |
| 8 | 非标准数据的经济分析 | Economic Analysis of Non-Standard Data |
| 9 | 算法交易机器人设计导论 | Introduction to Algorithmic Trading Robot Design |
| 10 | 工业组织 | Industrial Organisation |
| 11 | 应用宏观经济学 | Applied Macroeconomics |
| 12 | 应用计量经济学 | Applied Econometrics |
| 13 | 高级计量经济学方法 | Advanced Econometric Methods |
| 14 | 计量经济学 II：时间序列 | Econometrics II: Time Series |
| 15 | 计量经济学 II：横截面与面板数据 | Econometrics II: Cross Section and Panel Data |
| 16 | 公共经济学 | Public Economics |
| 17 | 老龄化经济学 | Economics of Ageing |
| 18 | 行为经济学 | Behavioural Economics |
| 19 | 网络经济学 | Economics of Networks |
| 20 | 国际贸易 | International Trade |
| 21 | 公司金融 | Corporate Finance |
