Materiales del curso — notebooks, manuales y aplicaciones, en un solo lugar.
Nadie llega sabiendo programar: estos pasos te dejan en marcha.
Abre tu primer notebook. Conjuntos y producto cartesiano, en Google Colab — funciona en el navegador, sin instalar nada. Guarda tu copia con Archivo → Guardar una copia en Drive.
Prepara tu computadora. Cuando tengas una hora libre, sigue el manual de instalación de VS Code, Python y Git. Se hace una sola vez.
Conecta tu trabajo con Git y GitHub. Practica con tu primer entorno de trabajo y después crea tu propio repositorio.
El repositorio en GitHub explica las dos vías de trabajo (Colab o VS Code), cómo clonar y actualizar los materiales, y el índice temático de todo lo publicado. El temario completo y el calendario están en el sílabo.
Todos los apuntes a mano de los profesores. La pizarra se actualiza en vivo durante las clases — úsala para repasar lo escrito en el aula.
Los notebooks del curso en orden pedagógico: conjuntos, fundamentos de Python, cálculo simbólico y analítica de datos.
El punto de partida del curso: Python y Google Colab desde cero, sin instalar nada. Guarda tu propia copia: Archivo → Guardar una copia en Drive.
Taller desde cero: variables, listas y diccionarios, condicionales, bucles y funciones, con un ejercicio integrador al cierre.
Primera parte del cálculo simbólico: declara símbolos sobre los reales, sustituye valores, conserva resultados exactos y resuelve ecuaciones — con aplicaciones al equilibrio de mercado.
Límites, reglas de derivación comprobadas paso a paso y series de Taylor, con aplicaciones económicas y retos de evaluación al cierre.
Condiciones de primer y segundo orden, Hessianas y formas cuadráticas, con SymPy, NumPy y Matplotlib.
Antiderivadas e integrales definidas: recupera el stock de capital desde el flujo de inversión, calcula valores presentes con horizonte infinito y descubre por qué la convergencia exige r > g.
El flujo completo de un estudio empírico: descriptivos con Pandas, MCO con álgebra matricial, verificación con statsmodels y la pregunta de fondo: ¿brecha igual a discriminación? Datos: wage1.csv (CPS 1976).
Los notebooks de álgebra lineal y matrices están más abajo, en la sección Librería del curso. El material nuevo se publica en esta misma página a medida que avanza el curso; el temario completo está en el sílabo (PDF).
Guías paso a paso de las herramientas: la de instalación se hace una sola vez; el mapa se consulta todo el curso.
Instala y verifica las tres herramientas del curso, con las extensiones Python y Jupyter y tu identidad configurada en Git. Complétalo primero: deja tu equipo listo para todo el curso.
Práctica guiada: clonar el repositorio del curso y crear tu primer entorno virtual en VS Code, paso a paso.
Práctica guiada: crea tu repositorio, guarda tus primeros cambios con git add y git commit, y publícalos con git push.
Qué hace (y qué no) cada herramienta del curso, el semáforo de estados de VS Code y los errores de siempre con su remedio.
La librería algebra-lineal-sheets y los notebooks de álgebra lineal y matrices que la usan.
Librería del curso: escribe tus matrices en Google Sheets, Excel o CSV y cárgalas como arreglos de NumPy listos para operar. Se instala con pip install algebra-lineal-sheets; en Colab no necesitas nada más.
Arreglos y operaciones matriciales con NumPy: trabaja con las matrices de matrices_ejemplo.xlsx, leídas con la librería del curso.
Vectorización y broadcasting, determinante, sistemas Ax = b a cualquier escala y descomposición espectral, con aplicaciones económicas.
Estima la función de consumo por MCO con álgebra matricial y verifica con statsmodels. Datos: datos_consumo.csv · datos_salarios.csv.
Simuladores en el navegador para construir intuición: lógica, funciones, álgebra lineal y derivadas. Nada que instalar.
Genera la tabla de verdad de una expresión lógica: AND, OR, NOT, implicación (->) y bicondicional (<->). Se abre en el navegador, sin instalar nada.
Mueve los coeficientes de una recta y de una parábola y observa en tiempo real cómo cambian la pendiente, el vértice y los cortes con los ejes.
Aplica una matriz 2×2 a una figura del plano y visualiza el efecto geométrico de la transformación lineal: rotaciones, escalamientos, reflexiones y cizallas.
Visualiza la derivada como límite: la recta secante se convierte en tangente a medida que el incremento h se acerca a 0 en el cociente incremental.
Grafica una función junto a su derivada para leer la relación entre ambas: donde la derivada es positiva la función crece, y sus ceros marcan los puntos críticos.
Elige una función, el punto de expansión y el número de términos: la gráfica compara el polinomio de Taylor con la función exacta y calcula el error absoluto en el punto que elijas.