Рассмотрены использование библиотеки Pandas для анализа массивов данных, достоинства данной библиотеки для проведения действий с числовыми данными и временными рядами, представленными в виде числовых таблиц. Для сравнения указаны недостатки обработки массивов данных в среде Excel с помощью моделей трендового анализа, таких как линейная, логарифмическая, полиномиальная, степенная, экспоненциальная, возможность обработки данных библиотекой Pandas из разных программных сред, таких как HTML, и буфера обмена данных.

В работе рассмотрено преподавание дисциплины «Экономика» для студентов вузов, а также те возможности, которые дает данная учебная дисциплина для современной студенческой молодежи и юношества, для общества, страны в целом.

В статье рассмотрены различные модели баз данных, их структура, способы организации, хранения и доступности содержащегося материала. Подробно представлены основные характеристики каждой модели, их особенности, положительные и отрицательные стороны, применение той или иной модели для разработки прикладного приложения с использованием базы данных. Показан рейтинг использования баз данных по версии «Движки баз данных» для создания различных приложений за 2023 год. Из этого множества моделей выделены семь основных баз данных, наиболее популярных на текущий момент. Даны рекомендации по использованию баз данных в учебном процессе для высших учебных заведений.