Sovremennye napravleniia primeneniia Python v tsifrovoi ekonomike

Proceeding
International Research-to-practice conference «Relevant issues of management, economics and economic security»
Creative commons logo
Published in:
International Research-to-practice conference «Relevant issues of management, economics and economic security»
Author:
Aliona A. Chizhikova 1
Scientific adviser:
Roman S. Usenko1
Work direction:
Угрозы экономической безопасности и пути их преодоления
Pages:
271-274
Received: 18 November 2024

Rating:
Article accesses:
284
Published in:
РИНЦ
1 Institut ekonomiki i upravleniia FGAOU VO "Krymskii federal'nyi universitet im. V.I. Vernadskogo"
For citation:
Chizhikova A. A. (2024). Sovremennye napravleniia primeneniia Python v tsifrovoi ekonomike. Relevant issues of management, economics and economic security, 271-274. Чебоксары: PH "Sreda".

Abstract

На протяжении многих лет Python стабильно занимает высокие позиции в различных рейтингах популярности языков программирования. Python – это универсальный язык программирования, который находит применение в самых разных сферах: от разработки простых веб-страниц до управления роверами на других планетах. Он поддерживает различные парадигмы, такие как объектно-ориентированное, структурное, функциональное, императивное и аспектно-ориентированное программирование. В научной работе рассматриваются причины значительного интереса к Python, а также проанализированы особенности применения его в экономической сфере.

References

  1. 1. 12 Amazing Real-World Applications of Python [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.upgrad.com/blog/python-applications-in-real-world/ (дата обращения: 17.11.2024).
  2. 2. The Top Programming Languages 2024 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2024 (дата обращения: 17.11.2024).
  3. 3. Бэрри Пол. Изучаем программирование на Python / П. Бэрри. – М.: Эксмо, 2017. – 611 c.
  4. 4. Круликовский А.П. Применение искусственного интеллекта в экономике: важность кибербезопасности в логистике / А.П. Круликовский, Э.А. Абибуллаев // Проблемы информационной безопасности социально-экономических систем: VII Всероссийская с международным участием научно-практическая конференция (Гурзуф, 18–20 февраля 2021 года). – Симферополь: Крымский федеральный университет им. В.И. Вернадского, 2021. – С. 75–81. EDN EPREEY
  5. 5. Остапенко И.Н. Подход к использованию логистической регрессии для решения задачи классификации на Python / И.Н. Остапенко, Р.С. Усенко // Дистанционные образовательные технологии: сборник трудов VI Международной научно-практической конференции (Ялта, 20–22 сентября 2021 года). – Симферополь: Ариал, 2021. – С. 275–277. EDN LIQLSE
  6. 6. Почему Django – лучший фреймворк для разработки сайтов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ru.hexlet.io/blog/posts/pochemu-django-luchshiy-freymvork-dlya-razrabotki-saytov (дата обращения: 17.11.2024).
  7. 7. Современные инструменты управления данными / Е.Н. Климова, М.В. Перова, И.Е. Гайсинский, Е.Н. Барашко // Инновационное развитие науки: возможности, проблемы, перспективы: монография. Ч. VII. – М.: Перо, 2021. – С. 47–66. EDN IKLQSQ
  8. 8. Усенко Р.С. Прогнозирование временных рядов с помощью нейронных сетей на Python / Р.С. Усенко // Актуальные проблемы и перспективы развития экономики: труды Юбилейной XX Всероссийской с международным участием научно-практической конференции (Симферополь – Гурзуф, 11–13 ноября 2021 года). – Симферополь: Издательский дом КФУ, 2021. – С. 255–256. EDN GJEKYF

Comments(0)

When adding a comment stipulate:
  • the relevance of the published material;
  • general estimation (originality and relevance of the topic, completeness, depth, comprehensiveness of topic disclosure, consistency, coherence, evidence, structural ordering, nature and the accuracy of the examples, illustrative material, the credibility of the conclusions;
  • disadvantages, shortcomings;
  • questions and wishes to author.