Prefácio

Este material foi desenvolvido como apoio didático para a disciplina EAE1106 – Métodos Computacionais para Economia, ministrada pelo Departamento de Economia da Universidade de São Paulo. A disciplina tem por objetivo oferecer aos estudantes uma introdução sistemática à lógica de programação e às técnicas de análise de dados utilizando linguagens de programação, com ênfase em Python e uma breve introdução a R ao final do semestre.

O curso parte da motivação de que grande parte das perguntas contemporâneas em economia – desde a exploração de grandes bases de dados até a implementação de simulações e modelos numéricos – exige o uso de ferramentas computacionais para organizar, manipular, visualizar e interpretar dados de forma eficiente. Consequentemente, a capacidade de expressar uma sequência de operações de forma reproduzível e automatizada é uma competência essencial para economistas que desejam conduzir análises empíricas rigorosas e comunicar resultados de forma clara e estruturada.

Este material foi concebido com duas orientações principais:

• Progressão pedagógica gradual. O conteúdo inicia por fundamentos de lógica de programação, tipos de dados e objetos dentro da linguagem, controle de fluxo e funções, e evolui para tópicos aplicados de manipulação de dados, álgebra linear, visualização e análise integrada de dados. A estrutura dos capítulos foi planejada para acompanhar as etapas do raciocínio computacional e da análise empírica.

• Aplicação orientada a problemas econômicos. Sempre que possível, os exemplos e exercícios são contextualizados em questões empíricas de interesse econômico, tais como manipulação e análise de bases de dados administrativas, cálculo de estatísticas descritivas e visualização exploratória. Isso visa reforçar a conexão entre métodos computacionais e aplicações reais em pesquisa econômica.

Além dessas orientações gerais, o curso está organizado em três grandes blocos de conteúdo, que estruturam tanto as aulas quanto este material:

1. Alfabetização computacional e lógica básica, que introduz os conceitos fundamentais de computação, a interação entre linguagens de programação e modelos de inteligência artificial, tipos primitivos e objetos básicos dentro do Python, além de como implementar controle de fluxo, iteração, funções personalizadas dentro da linguagem.

2. Computação numérica, análise de dados e visualização, com foco em estruturas matriciais e álgebra linear através do uso do pacote NumPy, manipulação eficiente de dados em dataframes com Pandas, construção e personalização de gráficos, e princípios básicos de visualização de dados, culminando em uma análise empírica integrada que enfatiza organização de projetos, reprodutibilidade e construção de pipelines completos.

3. Temas complementares, que incluem uma pequena introdução a tópicos mais avançados, como a programação orientada a objetos, e uma breve introdução à linguagem R, com o objetivo de familiarizar o estudante com outro ecossistema amplamente utilizado em análise empírica e principal linguagem utilizada ao longo da sequência de cursos obrigatórios de Econometria.

De forma geral, o conteúdo foi organizado como um livro digital interativo, com exemplos de código e saídas esperadas, visualizações e anotações integradas. O uso de linguagens de programação neste formato permite que o leitor aprenda de forma construtiva e ativa, facilitando a compreensão da sintaxe, lógica e aprendendo a avaliar erros e como corrigí-los. Espero que este material seja útil tanto para estudantes que se aproximam pela primeira vez da programação aplicada à economia quanto para aqueles que desejam reforçar e aplicar os conceitos em trabalhos empíricos e projetos de pesquisa.