经济统计学和数据工程学是两个紧密相关的领域，它们在课程设置上有很多交叉。以下是一些常见的经济统计学和数据工程学相关课程：
经济统计学课程：
1. 统计学基础：介绍统计学的基本概念、方法和应用。
2. 概率论：研究随机现象的数学理论。
3. 描述性统计学：数据的收集、整理、描述和分析。
4. 推断统计学：利用样本数据推断总体特征。
5. 时间序列分析：分析时间序列数据，预测未来趋势。
6. 回归分析：研究变量之间的关系。
7. 多元统计分析：分析多个变量之间的关系。
8. 经济统计方法：结合经济学原理，分析经济数据。
9. 计量经济学：运用数学模型分析经济现象。
10. 抽样调查：研究如何通过抽样来推断总体特征。
数据工程学课程：
1. 数据结构：研究数据的组织、存储和检索方法。
2. 数据库系统：介绍数据库的基本概念、设计、实现和管理。
3. 数据挖掘：从大量数据中提取有价值的信息。
4. 机器学习：使计算机系统具有学习能力的理论和技术。
5. 大数据技术：处理和分析大规模数据的技术和方法。
6. 数据可视化：将数据以图形或图像的形式呈现，以便于理解。
7. 数据清洗与预处理：处理数据中的噪声和缺失值。
8. 数据仓库：存储和管理大量数据，以便于分析。
9. 云计算与大数据：利用云计算技术处理和分析大数据。
10. 数据库安全与隐私：研究如何保护数据库中的数据安全。
这些课程可能会根据不同的学校和专业有所调整。在学习这些课程时，建议结合实际案例和项目实践，以提高自己的实际应用能力。
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