Основы использования операторов, циклов и данных в языке программирования Python; основы встроенных в язык программирования типов данных; функции, модули, обработку исключений; работу с файлами и регулярные выражения; основы использования библиотек готовых модулей.

Библиотеку PyTorch для работы с нейронными сетями; принципы работы нейронных сетей; работу с библиотекой Pandas; регрессионные нейронные сети; применение нейронных сетей в инвестиционно-инновационной аналитике; применение средств языка Python для оценки финансовой эффективности инновационных проектов.

Теоретические основы инвестиционно-инновационного проектирования и построения финансовой модели проекта; оценку финансовой эффективности инновационного проекта с применением средств языка Python; оценку проекта в условиях неопределенности и риска; нечетко-множественный анализ в оценке финансовой эффективности инновационных проектов; построение финансовой модели инновационного проекта с применением средств языка Python.

Специфику оценки инновационных проектов с использованием нечёткой логики; работу основных библиотек Python для работы с нечетким множеством; разработку финансовой модели инновационного проекта с использованием нечеткой логики.