«НАУКА О ДАННЫХ» КАК ПЕРСПЕКТИВНЫЙ МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ
Аннотация
Статья посвящена исследованию различных аспектов экономического применения Data Science (DS). DS, – «наука о данных», – зародилась сравнительно недавно на стыке статистического и интеллектуального анализа численных данных. В работе описаны основные и наиболее перспективные направления и области эффективного использования различных инструментов DS. Автор на примере функционирования современных российских рынков иллюстрирует применение методов «науки о данных» в экономике. Показан конструктивный потенциал DS, который может использоваться в процессе целеполагания в условиях цифровизации экономики для обеспечения экономической безопасности Российской Федерации
Библиографические ссылки
Коэльо Л.П., Ричарт В. Построение систем машинного обучения на языке Python. М.: ДМК Пресс, 2016. 302 с.
Вандер П.Дж. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. СПб.: Питер, 2018. 576 с.
Barbaglia L., Consoli S., Manzan S., Reforgiato Recupero D., Saisana M., Tiozzo Pezzoli L. Data Science Technologies in Economics and Finance: A Gentle Walk-In // Data Science for Economics and Finance. 2021. pp. 1-17. https://doi.org/10.1007/978-3-030-66891-4_1 (2021).
Назаров А. Д., Плотников В.А. Data Science и обеспечение экономической безопасности в эпоху цифровой экономики // Известия СПбГЭУ. 2023. №4 (142). С. 151–155.
Гатман Ал. Дж. Разберись в Data Science: как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт. М: Эксмо, 2023. 304 с.