学习经济学可以掌握以下技术：
编程语言
Python：广泛应用于数据分析、数据可视化和机器学习等领域，适合处理和分析大量的经济数据，编写经济模型和算法。
R：专门用于统计分析和数据可视化，适合进行数据清洗、统计分析和经济模型的建立。
SQL：用于管理和操作关系型数据库，有助于提取和处理经济数据。
Stata：专门用于经济学研究的统计分析软件，提供丰富的经济学分析工具和数据处理功能。
MATLAB：用于数值计算和科学编程，适用于经济模型的建立、数值计算和优化算法的实现。
数据分析工具和技术
数据挖掘：帮助从大量数据中提取有价值的信息和模式。
机器学习：用于预测和决策支持，通过算法和模型对数据进行分析和解释。
人工智能：涵盖机器学习、深度学习等领域，可应用于经济预测和政策制定。
办公自动化工具
Excel：用于数据处理和初步分析，结合VBA可实现自动化任务。
前端开发技术
HTML/CSS/JavaScript：用于构建交互式数据可视化界面，使数据展示更直观。
数据库管理和大数据处理
网络爬虫：利用编程技术从互联网获取经济数据。
大数据处理框架：如Apache Hadoop，用于处理和分析大规模数据集。
经济模型和仿真
计量经济学：使用统计方法分析经济数据，评估政策效果。
数学建模：构建数学模型来描述和预测经济现象。
可视化工具
Tableau：用于数据可视化，制作图表和地理信息图。
D3.js：用于创建动态和交互式的数据可视化。
通过学习这些技术和工具，经济学专业的学生可以更高效地处理和分析数据，建立和求解经济模型，进行经济预测和政策评估，从而提升在经济学研究和实践中的竞争力。