Публикации автора

В условиях информатизации общества доверие как экономический фактор становится особенно значимым, что обусловлено растущей ценностью информации как ресурса. Несмотря на это, изыскания в указанной области имеют преимущественно разрозненный характер, в том числе применительно к оценке доверия. Таким образом, цель статьи — выявление существующих научных пробелов в исследованиях доверия населения к финансовым институтам. Авторами использовались общенаучные методы, включая анализ трудов российских и зарубежных ученых по данной теме. В результате проведенной работы отмечается отсутствие единого подхода к исследованию доверия, также обнаружена фокусировка на отдельных аспектах и составляющих данного явления. В заключение сделаны выводы о том, что исследования доверия требуют комплексного подхода, охватывающего больший спектр факторов и условий, — не только для более полного его изучения, но и для выявления тенденций развития финансового сектора.

Статья посвящена исследованию особенностей процессов обработки больших массивов данных с помощью языка программирования Python. В отличие от табличных процессоров или готовых программных продуктов, языки программирования предлагают пользователю гибкий инструментарий для реализации поставленных задач. Вместе с тем это создает определенные риски, связанные с эффективностью использования соответствующих инструментов и оптимизации работы программы. Целью статьи является изучение особенностей обработки больших массивов данных в Python на примерах непосредственных исследовательских задач. Актуальность темы и цели статьи обусловлена существующим научным пробелом, связанным с комплексным рассмотрением технических аспектов использования языков программирования и сопряженного инструментария для социально-экономических исследований. Так, многие авторы, которые применяют языки программирования в своих работах, крайне редко предоставляют информацию, касающуюся преимуществ определенных алгоритмов или подходов. В рамках статьи автор на примере конкретных исследовательских задач рассматривает процессы и алгоритм обработки большого массива данных. В заключении сделаны выводы об особенностях и преимуществах Python при работе с большими массивами данных, а также о перспективности развития соответствующей научной тематики.