Esse é o Github associado com o curso EAE1106 -- Métodos Computacionais para Economistas. Pretendo deixar aqui todo o material relevante para o dia-a-dia do curso.
Objetivos de Aprendizado: Espera-se que, ao final do curso, o aluno desenvolva as seguintes habilidades:
- Entender os primeiros conceitos da Lógica de Programação e saber aplicá-los.
- Ter noções básicas de Python
- Entender como aplicar o Python e Lógica de Programação para conceitos de Estatística e Cálculo.
Referências: Esta é uma lista com os dois principais livros utilizados no curso, sendo que o \textbf{primeiro} será a bibliografia principal; algumas demonstrações serão adaptadas do segundo
- Downey, A. B. (2016). Pense em Python: Pense Como um Cientista da Computação. São Paulo: Novatec Editora. BIBLIOGRAFIA PRINCIPAL
- McKinney, W. (2018). Python for Data Analysis. Data Wrangling with Pandas, Numpy and IPython. OReilly Bibliografia Complementar
- Guttag, J.. (2014). Introduction to Computation and Programming Using Python with Application to Understanding Data. Boston: MIT Press. Bibliografia complementar
- [https://aeturrell.github.io/coding-for-economists/intro.html] Referência online
Programa do Curso:
- Fundamentos da Computação e Algoritmos
- Introdução ao Python
- Tipos de Dados e Expressões
- Controle de Fluxo, Iteração e Recursão
- Funções
- Aplicações I: Dados
- Aplicações II: Visualização de Dados