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Eu sou da área de economia. Por que eu deveria aprender Python? Como ela pode ser útil?

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perguntada Jan 9, 2016 em Economia por estudante (431 pontos)  

python prorum

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1 Resposta

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respondida Jan 9, 2016 por danielcajueiro (5,261 pontos)  

Eu não diria que você DEVERIA aprender Python, mas diria que É A MELHOR OPÇÃO se você tem algum interesse em algum tópico da interface de programação computacional e economia. Por que?

Python é uma linguagem super bem desenhada com as seguintes características:

0) Ela é de graça.

1) É muito simples de aprender.

2) Ela é da mesma linhagem de linguagens importantes ou clássicas como Pascal, C, C++, OX. Logo, você aprendendo Python, fica muito mais fácil você aprender qualquer uma dessas linguagens.

3) Ela é um excelente ambiente para aprender Orientação a Objeto (e também Design Patterns), que pode ser útil em programas complexos que necessitem de manutenção ou modificações constantes. Orientação a objeto permite que você altere o programa fazendo modificações cirurgícas.

Você pode dar alguns exemplos específicos em Economia?

Claro! Veja a lista abaixo:

1) Python é uma excelente linguagem para lidar com dados (em minha opinião a melhor). Ele particularmente copiou o melhor pacote disponível em R (Python ou R) para esse fim no pacote Pandas.

Ela possui também muitas ferramentas para fazer Web Scraping muito útil nos dias de hoje. Veja por exemplo Scrapy. O beautiful soup pode ser também usado para páginas mais simples.

Existem toolboxes específicas para armazenar séries muito longas de dados como TSDB.

2) Python possui pacotes fantásticos para lidar com Análise Numérica, que não ficam devendo nada ao Matlab (Python ou Matlab?), que é a referência em Análise Numérica. Em particular, o numpy lembra muito o matlab. Por outro lado, o Scipy tem excelentes ferramentas de otimização.

3) Python possui várias bibliotecas para lidar com modelos gráficos. Uma delas será adequada para as suas necessidades. Veja esse tutorial. Meu favorito é o Matplotlib. Dê uma olhada também nessa resposta.

4) Existe uma coleção bem grande de modelos estatísticos, econométricos e de aprendizagem de máquinas no Python:

Veja, por exemplo,

Statlib: uma coleção de ferramentas estatísticas.

Pybrain e Scikit: são pacotes de aprendizagem de máquinas.

NLTK é excelente para Processamento de Linguagem Natural.

Tensor Flow: é um pacote desenvolvido pelo Google para Aprendizagem de Máquinas que foca principalmente em Deep Learning. Veja também uma discussão sobre esse assunto no PRorum: Qual a sua primeira impressão sobre a toolbox Tensor Flow de Machine Learning fornecida pelo Google?

Aqui no PRorum, várias perguntas já lidaram com exemplos em Python nesse contexto para responder perguntas específicas. Veja esses exemplos:

O que é o Método de Monte Carlo?

Mais sobre simulações Monte Carlo: Como fazer uma simulação Monte Carlo para saber quantas figurinhas eu preciso comprar em média para preencher um álbum de figurinhas?

O que é o método conhecido como Amostragem por Rejeição?

O que é o método conhecido como Análise dos Componentes Principais?

O que é endogeneidade?

O que são modelos de resposta binária e como eles podem ser úteis para classificação?

O que são redes neurais artificiais?

5) Tem sido desenvolvidos no Python modelos para lidar com Macroeconomia no estilo de DSGE Models:

PyMacLab

Estimating a Real Business Cycle DSGE Model by Maximum Likelihood in Python

6) Tem sido desenvolvidas aplicações importantes de Programação dinâmica em Python. Veja, por exemplo:

O modelo de Lucas

O modelo de Aiyagari

O modelo de escolha de carreira

7) Python é um excelente linguagem para o desenvolvimento de Modelos Baseados em Agentes:

O que são modelos baseados em agentes?

8) Existem muitas ferramentas para lidar com redes complexas (veja aplicações em economia):

Implementação de análise empírica de redes complexas.

9) Existem várias toolboxes específicas em Python para lidar com finanças:

py-fi: Funções básicas de finanças

fin2py: Ferramentas para otimização de carteiras, apreçamento de opções...

API para dados do Yahoo Finanças

Código aberto para o desenvolvimento de finanças para Python

PyVol: Estimação de volatilidade de séries financeiras

TA-lib: Desenvolvimento de ferramentas de análise técnica em Python

10) Python é uma excelente opção para o desenvolvimento de experimentos sociais em economia. Ele possui várias interfaces gráficas (veja por exemplo PyQT) ou frameworks para o desenvolvimento de programação para a web.

Quais outros softwares pode ser úteis para lidar com questões em Economia?

Dê uma olhada nessa pergunta. Nela você vai encontrar uma menção a softwares que possivelmente você já ouviu falar como R, Stata...

Você pode me dar alguma orientação em como iniciar em Python?

Dê uma olhada nessa pergunta: Como iniciar programação em Python?

Você já programa em Python? Então veja:

Como passar de um programador em nível intermediário para um programador em nível avançado?

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