Современные направления применения Python в цифровой экономике
Статья в сборнике трудов конференции
- Опубликовано в:
- VI Международная научная конференция «Актуальные проблемы менеджмента, экономики и экономической безопасности»
- Автор:
- Чижикова А. А. 1
- Научный руководитель:
- Усенко Р. С.1
- Рубрика:
- Угрозы экономической безопасности и пути их преодоления
- Страницы:
- 271-274
- Получена: 18.11.2024
- Рейтинг:
- Статья просмотрена:
- 372 раз
- Размещено в:
- РИНЦ
1 Институт экономики и управления ФГАОУ ВО «Крымский федеральный университет им. В.И. Вернадского»
- ГОСТ
Для цитирования:
Чижикова А. А. Современные направления применения Python в цифровой экономике: сборник трудов конференции. // Актуальные проблемы менеджмента, экономики и экономической безопасности : материалы VI Междунар. науч. конф. (Костанай, Nov 11, 2024 – Nov 12, 2024) / editorial board: Н. А. Баранова [etc.] – Чебоксары: «Лару-тăру» («Среда») издательство çурчě, 2024. – pp. 271-274. – ISBN 978-5-907830-86-8.
Аннотаци
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.
Список литературы
- 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. The Top Programming Languages 2024 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2024 (дата обращения: 17.11.2024).
- 3. Бэрри Пол. Изучаем программирование на Python / П. Бэрри. – М.: Эксмо, 2017. – 611 c.
- 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. 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. 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. 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. 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
Комментарии(0)