Junha Park · 박준하 / Books / Archive / LinkedIn / X / Mail

Learning and DEV journey, 공부할 교재들과 부족했던 부분들을 과외하면서 일부만 빼서 경제학공부에 도움이 될 만한 부분들을 정리한 깃허브입니다. 다른 백앤드와 APP개발등등을 해오면서 필요했고 좀더 깊게 이해한 내용들의 일부만 이곳에 아카이빙합니다.

경제학을 공부하면서 궁금했던 식, 세상, 모델링 등을 계량경제학과 생산자 추정 모형등에 관심이 많았고, 세상을 일반적인 사회과학보다는 자연법칙 내에서의 제약으로 다루고싶습니다. 일반적인 사회과학내의 경제학이 아닌 게임이론 속에서 인간의 선택이 더 나은 공간이길 바라며 자유시장이 좀더 오래지속하길 바라는 마음으로 공부를 지속합니다.

수학에서의 "공간"의 개념을 좋아하고, 물리학에서 "측정"과 "측도"로 경제적 질문에 대답하고 논의하는 걸 좋아합니다. 다학제적 관점에서 접근하고 바라보는것이 현재의 "탐험"입니다.

-장막속에서 길을 그리며-

_{커피챗 좋아합니다. 위의 프로필 링크로 연락주시면 공동연구 및 업무등에 있어서 논의하면 재미있을 것 같습니다.}

• 수학 재건 · Foundations before Calculus — arithmetic, algebra, single-variable calculus and applications in 43 chapters, written out of a 36-week study group. Every chapter carries the errors people actually made.
  _{MATH 100 · 대학 입학 전 수학을 다시 세우는 43장}
• 증명법 · Where Proof Begins — logic, sets, induction and the standard proof strategies, worked slowly enough that a first proof course stops being a wall. This is the book that makes MATH 201 and everything above it possible.
  _{MATH 150 · 논리·집합·증명 전략을 처음부터}
• 선형대수학 · Linear Algebra — Strang's 18.06 rebuilt as 34 lectures in 9 acts, each split into a written argument and a NumPy notebook, with a fixed colour convention for domain, codomain, error and subspace.
  _{MATH 110 · 서술과 파이썬 구현의 이중 구성}
• 경제학 파이썬 · Python for Economists — eight weeks from variables and loops to supply-and-demand models plotted in Matplotlib; the prerequisite a first-year economics student needs before any of the above.
  _{ECON 100 · 경제학도를 위한 8주 파이썬 입문}
• 경제학원론 · Principles of Economics — 15 chapters in 4 parts, taught against open data (Maddison, World Bank, OWID, Penn World Table) instead of drawn diagrams.
  _{ECON 101 · 데이터로 확인하는 원론}

• 미적분학 · Calculus, after Apostol — 79 sessions in 6 parts, integration before differentiation, aimed the whole way at ∫_Ω dω = ∫_∂Ω ω. Sources are Apostol Vol. 1–2, Munkres' 18.014 notes and Strang.
  _{MATH 101 · 적분을 먼저 놓고 시작하는 79회}
• 해석학 · Real Analysis — completeness through Taylor to Euler.
  _{MATH 201}
• 경제수학 · Math for Economists — graduate preparation, built on ECON 100 and linear algebra.
  _{ECON 510}
• 네트워크 과학의 수학 · Mathematics of Network Science — a 64-page manuscript; the bridge from economics toward AI.
  _{NETS 301}
• SQL as Deep dive — textbook plus a 1,000-item bank, with an Oracle 26ai dataset generator.
  _{AI 100}

• Awesome Economics — an annotated map of academic economics: what to read for each field, in what order, and what each book is bad at. Micro from Varian to MWG and where Kreps patches it; econometrics split between estimator theory and design-based causal inference; computational economics organised by researcher rather than textbook.
  _{학술 경제학 자료를 "왜 이 자료인가"와 함께 정리한 목록}
  • Databases and panels — PSID, NLSY, HRS, SIPP and Add Health each written up in full, mapped onto their Korean counterparts (KLIPS, KOWEPS, KLoSA, 가계금융복지조사).
    _{미시 패널 데이터 접근 경로와 설계 철학}
  • Debates in the history of thought — Methodenstreit · Socialist Calculation · Keynes vs Hayek · Cambridge Capital Controversy · Friedman and Lucas · Stimulus and Austerity · Mark Blaug
• 사회과학을 위한 파이썬 통계 분석 — ING.... statistics with Python for social science majors, 2023.
  _{학습자료 제작중 중단}
• Git & GitHub for project managers — setting a team up on Git alongside the tools they already use.
  _{팀 세팅용 가이드- PMI 스터디 그룹 교재 제작중}

4가지 분야로 여러 공부해왔던걸 나름대로 커리큘럼을 만들어보고 있습니다.

_{Status · 상태   ● published 게시됨   ◐ in progress 제작 중   ○ planned 예정   |   Level · 수준   기초 foundations   학부 undergraduate   대학원 graduate}

Open to collaboration on network analysis and computational economics — voidmain443@gmail.com.

_{네트워크 분석·계산경제학 협업 환영.}