经济学专业的学生可以学习以下科技知识：
数学分析（或微积分）：
用于理解和分析经济数据及模型。
高等代数（或线性代数）：
提供处理和分析经济数据的数学工具。
概率论与数理统计：
用于经济数据的收集、分析和解释。
计算机操作与数据库应用：
学习使用计算机工具进行数据处理和分析。
Python：
简单易学的编程语言，拥有丰富的数据处理和分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib，非常适合经济学专业学生进行数据分析和经济模型建立。
R：
具有强大的统计分析功能和丰富的数据处理库，如dplyr和ggplot2，常用于数据处理、统计模型估计和经济学实证分析。
Stata：
专门用于经济学模型和统计分析，支持面板数据分析、计量经济学建模和实证研究，是经济学专业的重要工具。
SQL：
用于管理和处理关系型数据库，在经济学研究中，经常需要处理大量的数据，掌握SQL可以提高数据处理效率。
Matlab：
用于数值计算、经济模型求解和模拟，常用于经济学中的模型求解和模拟。
Julia：
新兴的高性能编程语言，特别适合处理大规模数据和复杂计算，在经济学领域的应用逐渐增多。
建议经济学专业的学生根据个人兴趣和职业规划选择合适的科技知识进行学习。同时，由于IT技术不断更新，学生也需要不断学习和跟进最新的编程语言和工具，以保持竞争力。
