Tópicos Avançados em Economia

Objetivos

Este curso introduz as principais técnicas computacionais em R para a leitura, manipulação, visualização e reprodução de dados econômicos. Com o advento da tecnologia da informação e o rápido crescimento da quantidade de dados disponíveis, é indispensável o uso de tais ferramentas para uma análise econômica robusta e eficiente. Utilizando-se do fato de o R ser uma ferramenta estatística poderosa, gratuita, extensível e extremamente flexível, o curso busca desenvolver habilidades que permitam a estruturação de modelos teóricos e empíricos em Economia de uma maneira unificada.

Habilidades

Ao final do curso, espera-se que o aluno seja capaz de:

• Ler e manipular dados no R;
• Computar estatísticas descritivas dos dados;
• Entender como visualizar dados e apresentar informações estatísticas;
• Criar gráficos específicos através de funções básicas e do pacote ggplot2;
• Criar relatórios dinâmicos e reproduzíveis utilizando o R Markdown.

Conteúdo Programático

Os principais tópicos do curso incluem:

1. Introdução à Ciência de Dados
2. Introdução ao R
3. Estruturas de dados
4. Leitura de dados em R
5. Transformando e manipulando dados
   
6. Gráficos em R
7. Programação básica para Ciência de Dados
8. Introdução ao R Markdown

Pré-requisitos

Este curso é idealizado tanto para alunos de graduação em Economia quanto para alunos de áreas afins. Como pré-requisitos, é exigido do aluno o aproveitamento das disciplinas Matemática para Economia III (Código 1103235) e Cálculo das Probabilidades e Estatística I (Código 1108100). Não é exigido, no entanto, conhecimento prévio em linguagens de programação.

Procedimentos de Avaliação da Aprendizagem:

A nota final (NF) na disciplina é dada de acordo com a seguinte função:

  NF = f(Lista de Exercícios, Projeto Intermediário, Projeto Final, Assiduidade, Participação, Esforço)

A nota final (NF) será uma média ponderada, de acordo com os seguintes pesos:

• Lista de Exercícios (15%)
• Projeto Intermediário (35%)
• Projeto Final (40%)
• Assiduidade, Participação, Esforço (10%)

Referências

• BRAUN, W. John; MURDOCH, Duncan J. A First Course in Statistical Programming with R. Cambridge University Press, 2016.
• DAYAL, Vikram. An Introduction to R for Quantitative Economics: Graphing, Simulating and Computing. Springer Briefs in Economics, Springer (India), 2015.
• ROCHA, M.; FERREIRA, F. G. Análise e Exploração de Dados com R. FCA, 1ª Edição. 2017.
• TEETOR, Paul. R cookbook: Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics. O’Reilly Media, Inc., 2011.
• WICKHAM, Hadley; GROLEMUND, Garrett. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. O’Reilly Media, Inc., 2016.
• CHAMBERS, John. Software for Data Analysis: Programming with R. Springer Science & Business Media, 2008.
• KABACOFF, R. I.; ACTION, R. In. Data Analysis and Graphics with R. 2011.
• MATLOFF, Norman. The Art of R programming: A Tour of Statistical Software Design. No Starch Press, 2011.
• XIE, Yihui et al. Tufte: Tufte’s styles for R Markdown documents. In: R Markdown: The Definitive Guide. Vienna, Austria: Chapman and Hall/CRC, 2019. p. 1-45.
• RStudio Cheat Sheets

Comunicacão

Toda a comunicação entre alunos e professor sobre os elementos do curso (atendimento, dúvidas, listas, soluções e notícias) será realizada exclusivamente através da página da disciplina no Sigaa.

Atendimento

Horário de atendimento às Terças-feiras, 11h-12h, e às Quintas-feiras, 16h-17h, no Ambiente 05 dos professores do CCSA. O agendamento deverá ser feito através da minha página no Calendly.

Política do curso

• Todos os alunos são responsáveis por aulas perdidas e serão considerados cientes de qualquer anúncio feito em sala de aula;
• As provas de reposição serão consideradas apenas de acordo com o disposto no $\S$ 6 do artigo 92 do Regulamento vigente, com os critérios atendidos e devidamente comprovados.
• Em hipótese alguma haverá adiantamento ou prorrogação das atividades. Qualquer programação extra-curricular (viagens, intercâmbios, etc.) devem ser marcadas após o último dia letivo do calendário acadêmico vigente.
• Não se proíbe o uso de celulares durante a aula. No entanto, utilize-o conscientemente.
• Espera-se dos alunos pontualidade e assiduidade.

Notas de Aula

As notas de aula encontram-se disponíveis neste repositório