Exact matches only
Search in title
Search in content
Search in posts
Search in pages
Filter by Categories
Ailə təsrrüfatı
Банк и страхование
Международная экономика
Bilik Iqtisadiyyatı
diskurs.az radio unec
Dünya İqtisadi Forumu
Fiskal Siyasət
ISE Economic Talks
Made in Azerbaijan
Макроэкономический анализ
Финансовые рынки
Milli iqtisadiyyat
Налоги и пошлины
Экономическое образование
USD 1.7000, EUR 1.9658, TRY 0.3578, RUB 0.0267, CNY 0.2618, GEL 0.6914, GBP 2.2363, IRR 0.0040, JPY 1.5366, XAU 2151.7580, XAG 27.6156, XPT 1469.0550, XPD 1640.0665
(Azərbaycan) UNEC-in iqtisadi platforması “ISE Economic Talks”da müzakirə: “Kriptovalyutalar: qlobal çağırış və Azərbaycan”
Март 1, 2018

Извините, этот техт доступен только в “Азербайджанский”. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language.

UNEC-in müəllim və tələbələrinin populyar iqtisadi platforması olan “ISE Economic Talks”a bu dəfə də dünya gündəminin ən çox müzakirə olunan mövzusu çıxarılıb. UNEC-in “Beynəlxalq İqtisadiyyat” (ingilisdilli) kafedrasının müəllimi Fəxri Məmmədov“Kriptovalyutalar: qlobal çağırış və Azərbaycan” mövzusunda çıxış edib. Bu sahədə şəxsi təcrübəsini tələbələrlə paylaşan gənc müəllim məsələyə qlobal səviyyədə də yanaşıb. O, dünya iqtisadi və maliyyə sistemində baş verən institutsional dəyişikliklər çərçivəsində Azərbaycanın mövqeyini, kriptovalyutalara Azərbaycandakı yanaşamanı və gələcək perspektivləri təqdim edib.

“ISE Economic Talks” layihəsinin məqsədi UNEC-in müəllim, tədqiqatçı və tələbələrini vahid iqtisadi platformada toplamaq və onların müzakirələrini təşkil etməkdir. Layihə çərçivəsində, qlobal iqtisadiyyatın, eləcə də ölkənın ən aktual iqtisadi mövzu və problemləri müzakirə edilir. Eyni zamanda, dünya bestselleri olan iqtisadi kitabların “Müzakirə günü” təşkil olunur. Ayda iki dəfə keçirilən müzakirələrin mövzuları səsvermə yolu ilə seçilir. Təkliflərə əsasən, yeni müzakirə istiqamətləri müəyyənləşdirilir. Müzakirələr həmçinin UNEC-in virtual iqtisadi forumu olan Diskurs.az-da da yayımlanır.

“ISE Economic Talks” layihəsinin rəhbəri UNEC-in “Beynəlxalq İqtisadiyyat” kafedrasının müəllimi Təhmasib Əlizadədir.



(English) Emil Mirzayev. Data wars. R vs. Python. Which side to choose?
Февраль 18, 2018
Consultant showing data analysis concept on screen with charts for business intelligence and strategyConsultant showing data analysis concept on screen with charts for business intelligence and strategy

Извините, этот техт доступен только в “Американский Английский”. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language.

You want to dive into the field of Data Analytics but don’t know which language you should choose. R or Python? Well, it is not like choosing apples or oranges. However, each language has its own advantages. In this article, I try to help you in your decision-making.

Both R and Python are quite old. R was created in 1995 as an open source version of the language S by Ross Ihaka and Robert Gentleman. The main accent was made on analytics, statistics and visualization. It was designed by scientists and for scientists. However, nowadays, R is becoming more and more integrated into the business world.

Python was created by Guido van Rossum in 1991. The main accent making this language was made on easiness and readability. Today, you can use Python almost in any task, including data analysis. Numbers of data analysts use solely Python because it is where they started.

R is a hard language to learn, especially, if it is your first contact with a programming language. The learning curve of R is very steep. Nevertheless, if you are already familiar with programming, used some other language in the past, R will be easier for you to master. Today, you can find tons of online resources and books which will teach you R. Your questions will never be left unanswered, thanks to Stackoverflow and CRAN community.

In contrast, Python is very easy to learn, even if you haven’t faced programming before. Because its main purpose was easiness and readability. As in R, you will have Stackoverflow community at your disposal, should you have any questions or problems. Sources like Udemy, Datacamp will help you to learn Python in no time.

When to use R

Depending on your tasks and goals, R might be your way to go. Especially, if you want to do scientific research or some analysis on the go. It has many built-in functions and packages for data analysis and visualization. You can start right away. Most prominent packages are:

  • dplyr, plyr and data.table for managing data tables and data frames,
  • stringr for manipulating strings,
  • zoo for time series analysis,
  • ggvis, lattice , ggplot2 for data visualization,
  • caret for machine learning

When to use Python

Python will be best to use when you need to implement your analysis into apps, web apps and data pipelines. However, in order to work with data, you need external libraries. Python doesn’t come with built-in packages like R does. Most prominent packages are:

  • pandas for data manipulation
  • Scipy, numpy for scientific research
  • Scikit-learn for machine learning
  • Tensorflow, theano, keras for deep learning tasks

Advantages and drawbacks of using R

Pictures worth more than million words or numbers. If you visualize your data, they became more meaningful and easy to understand. R was built for visualization. Ggplot2, ggvis, rCharts and lattice should help you along the way.

R ecosystem. R has a huge ecosystem with modern packages and has an active community. You can find packages almost all the time on CRAN and if not, on BioConductor or GitHub.

R is lingua franca in analytics. R was made by statisticians for statisticians. You don’t need to dive in informatics part of the things, so, you can easily exchange your thoughts through R codes. R is becoming more and more popular in a non-academic sphere.

R is slow. R was made to ease your work, not your computer’s. Some operations may take longer than expected if your code is inconsistent. Remember that, R is a functional language, which means, you can rely on built-in or custom functions to speed up your work.

R is hard to learn. Yes, it is. Its syntax might not be easy to understand. Sometimes, you may need to read the snippet twice, in order to understand what it does.

Advantages and drawbacks of using Python

Ipython Notebook. Easy to use, easy to manage. Life is easier with Ipython. You can use it with your colleagues without installing anything else. You can also try Spyder, Jupyter Notebook, Rodeo. More time to do your work and less to care about the rest.

Python is a universal language. It was built as all-purpose language and it is easy to read and understand. The learning curve is plain enough. You can write small codes that do big things. Also, it is easy to integrate your solutions into products, as Python is well-known among people with different backgrounds.

Visualization can be tough. Visualization is essential in analytics. Python has some good packages like seaborn, bokeh, matplotlib, but this choice maybe is wider than needed. Detailed plotting is time-consuming in Python.

Python is playing an away match. It’s like Chelsea FC going to Old Trafford to play against Manchester United. It is hard to tell who will win just by looking at betting coefficients.

I started with Python having no background in programming at all. It seemed easier to me. Also, I liked the Jupyter Notebook very much. Not only is it user-friendly, but also it has built-in «cells» where you can write your code step-by-step which will be easier for you and readers to follow along. Inline graphs are also awesome. With magic functions which are exclusive for this tool, you can do many useful things. The only drawback, if so, is that it is a web-based tool. You need a browser to use it.


Yet, after using R a bit, I started preferring R over Python when doing solely analytics. The main reason was that R had lots of useful built-in packages. I didn’t need to install any additional package in order to calculate the mean, standard deviation, plotting or manipulating the data.

Which one should you choose? It is heavily depending on your project. If your project involves deep learning, requires complex data pipelines, or should be integrated into a product, go for Python. If you excel functional programming, need to play with your data, find or show insights, R is your best friend. Always remember that, if you torture the data long enough, it will confess (Ronald Coase).

Emil Mirzayev

(Azərbaycan) Layihə menecerindən tələb olunan 8 şəxsi keyfiyyət

Извините, этот техт доступен только в “Американский Английский” и “Азербайджанский”. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in one of the available alternative languages. You may click one of the links to switch the site language to another available language.

(Azərbaycan) Ağır sənayenin regional bazarda payının artırılması potensialı
Октябрь 31, 2017
Ağır sənayei.e.n.,dos.Ə.V.Hacıyev

Извините, этот техт доступен только в “Азербайджанский”. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language.

“Azərbaycan Respublikasında ağır sənaye və maşınqayırmanın inkişafına dair Strateji Yol Xəritəsində” 2020-ci ilədək ağır sənaye və maşınqayırma sektoruna strateji baxış aşağı və orta dəyər məhsulları seqmentində ağır sənaye və maşınqayırma müəssisələrinin daxili iri istehlakçıların ehtiyaclarının daha böyük hissəsini ödəmələrinə nail olmaq, regional bazarda Azərbaycan məhsullarının payını artırmaqdır.

Bu dövrdə strateji baxışa uyğun olaraq cari dəyər zənciri boyu ölkə iqtisadiyyatının şaxələndirilməsi üçün ağır sənaye və maşınqayırma sahəsi iqtisadiyyatın təməl sütunlarından birinə çevriləcəkdir. 2020-ci ilədək bu məqsədlərə nail olmaq üçün nəzərdə tutulmuş ilkin aralıq hədəflər aşağıdakı kimi müəyyən edilmişdir:

— ağır sənaye sahəsində əmək məhsuldarlığının 20 faizədək artırılması;

— məhsul istehsalında zay məhsul istehsalının 17 faiz azaldılması;

— 2020-ci ilədək fəaliyyət göstərməyən ən azı 5 müəssisənin işə salınması və rəqabət qabiliyyəti zəif olan 10 müəssisənin istehsal yönümünün dəyişdirilməsinə nail olunması;

Regional bazarda Azərbaycan məhsullarının payının artırılması üçün aşağıdakı strateji hədəflər müəyyən olunmuşdur:mövcud aktivlərin optimallaşdırılması, rəqabətədavamlı sektorun yaradılması və maliyyə dəstəyinin təmin edilməsi və beynəlxalq əməkdaşlığın həyata keçirilməsi.

Bunların içərisində rəqabətədavamlı sektorun yaradılmasının əhəmiyyətini xüsusi olaraq vurğulamaq lazımdır.  Çünki, rəqabətədavamlı sektorun yaradılması hədəfi regional təlabat baxımından dəyər zəncirlərində iştirakın təmin olunması,ixrac potensialının artırılması və  idxalın əvəzlənməsi fəaliyyətinin dəstəklənməsi ilə bilavasitə əlaqədardır.

Hazırda beynəlxalq təmayüllərlə müqayisədə, Azərbaycanın ağır sənaye və maşınqayırma sahəsində mövcud olan imkanlarının reallaşdırılması üçün daha intensiv tədbirlərin həyata keçirilməsi məqsədəmüvafiq hesab edilir. Nəzərə alınmalıdır ki, qabaqcıl ölkələr artıq yeni “Sənaye 4.0” mərhələsinə daxil olmuşlar. Bu sahəyə investisiya qoyuluşunun daha da artırılması, texnoloji avadanlıq və istehsal proseslərinin yenilənməsi, əmək məhsuldarlığının artırılması, həmçinin ümumi satışda innovativ məhsulların payının beynəlxalq göstəricilər səviyyəsinə qaldırılması aktualdır.

Azərbaycanın ağır sənaye və maşınqayırma sahəsi regional dəyər zəncirlərində qismən iştirak etdiyinə görə, regional bazarlara ixrac həcmi yüksək deyildir. Ölkənin ilk növbədə dəyər zəncirinin hansı seqmentlərinə inteqrasiya edilməsini müəyyənləşdirərkən bazarın cəlbediciliyi, rəqabətədavamlılıq və rentabellilik kimi amillər rəhbər tutulmalıdır. Digər tərəfdən, ölkə sənayesinin mövcud potensialı, qeyd olunan malları qısa zamanda istehsal edəbilmə imkanları nəzərə alınmalıdır.

Dəyər zəncirində iştirak üçün regional tələb həcmi və rəqabətqabiliyyətliliyi yüksək olan sektorlar üzərində mərkəzləşmə, beynəlxalq təcrübəyə əsasən, daha münasib strategiya hesab edilir. Əlavə dəyəri yüksək hesab edilən premium mallara ölkənin yerləşdiyi region nöqteyi-nəzərindən xüsusi növ polad, maşın və avtomobil, ehtiyat hissələr, yarımfabrikatlar, nəqliyyat avadanlıqları, kompressorlar, nasos, kran, klapan hissələri kimi malları aid etmək mümkündür. Bu məhsulların böyük həcmdə keyfiyyətli istehsalı üçün ölkə sənayesində mövcud potensial qiymətləndiriləcək və müvafiq tədbirlər nəzərdən keçiriləcəkdir

Azərbaycanda regional tələbin və rəqabətədavamlılıq səviyyəsinin yüksək olduğu sektorlar qlobal dəyər zəncirində regiona fokuslaşmaqla iştirak etmək imkanına malikdir. Rəqabətədavamlı məhsul istehsal etmək üçün diqqət, ilk növbədə, çox tələb olunan spesifik məhsulların (məsələn, xüsusi növ polad) və spesifik yarımfabrikatların (məsələn, maşınqayırma və avtomobil hissələrinin) dəyər zəncirində iştirakına yönəldilə bilər. Nəqliyyat maşınqayırması və digər ağır sənaye məhsullarına regionda (məsələn, Rusiyada, Türkiyədə, Gürcüstanda, Qazaxıstanda və s.) böyük tələbat vardır.

Əlbəttə ki, qlobal elmi tədqiqat məhsullarının dəyər zəncirində iştirak üçün də imkanlar vardır. Burada əsas prioritet Azərbaycanın qlobal dəyər zəncirinə inteqrasiyasının təmin edilməsi və bu zaman əsas diqqətin yarımfabrikatların və hazır məhsulların, o cümlədən nəqliyyat vasitələri və onların ehtiyat hissələrinin istehsalına yönəldilməsidir. Eyni zamanda, region ölkələrinə ixrac məqsədləri üçün yerli istehsalın miqyası genişləndirilə bilər ki, buna da, ilk növbədə, güclü yerli təsərrüfat subyektlərinin formalaşdırılması vasitəsilə başlana bilər. Uzunmüddətli perspektivdə qlobal miqyaslı elmi tədqiqat məhsullarının istehsalı həyata keçirilə bilər.

Ağır sənaye və maşınqayırmanın regional bazarda payının artması potensialının reallaşdırılması üçün ixrac perspektivi olan malların siyahısının hazırlanması və təhlillər aparılması zəruridir.

Daxili imkanların və regional bazarın təhlili nəticəsində, əsaslandırmada sözügedən mallar daxil olmaqla, ölkədə istehsal edilə biləcək, əlavə dəyər zəncirində nisbətən yüksək yer tutan və regional rəqabət qabiliyyətinə malik malların ümumi siyahısı hazırlanacaqdır. Hazırlanmış siyahı üzrə Azərbaycanda rəqabətli şəkildə istehsal edilə biləcək məhsullar (məsələn, yerli xammal hesabına və yüksək texnologiya tələb etmədən istehsal oluna bilən məhsullar) müəyyənləşdiriləcəkdir. Bu növ məhsullara nümunə kimi boruları, klapanları, nasosları və kompressorları göstərmək olar.

İdxalın əvəzlənməsi fəaliyyətinin dəstəklənməsi də öz növbəsində ağır sənayenin regional bazarda payının artırılmasının mühüm prioritetlərindəndir. Buna görə də Azərbaycanda yerli tələbata əsaslanan yanaşma işlənib hazırlanmaqla əsas diqqət yarımfabrikatların (aralıq məhsulların) və son istehlak məhsullarının istehsalına yönəldiləcəkdir. Statistik məlumatlara əsasən, 2014-cü ildə ağır sənaye və maşınqayırma məhsulları üzrə 4 milyard 300 milyon manat həcmində yerli tələbat idxal hesabına təmin edilmişdir. İdxal olunan sənaye maşın və avadanlıqlarının dəyəri 800 milyon ABŞ dollarına bərabər olmuşdur.Daha ətraflı təhlil predmeti olacaq məhsullara aşağıdakıları misal göstərmək olar: qızıl, maşın hissələri, nasos və kompressorlar, borular üçün klapan və digər cihazlar, boru və borucuqlar, yayma məmulatları (prokatlar), elektrik maşın və avadanlıqları, onların hissələri.

İdxalın yerli istehsalla əvəzlənməsi yerli rəqabətədavamlı şirkətlərə dəyər zəncirinə şaquli inteqrasiya üçün tələb olunan investisiya yatırımlarını həyata keçirə bilmələrindən ötrü kreditlərin verilməsi, məhsul portfelinin tərkibinin genişləndirilməsi, şaquli inteqrasiya məqsədilə seçilmiş sektorlara mütəxəssislərin cəlb edilməsinə maliyyə vəsaitinin ayrılması, yerli istehsala xarici birbaşa investisiyaların cəlb edilməsi yolu ilə təmin olunacaqdır.

Azərbaycanın dəyər zəncirində iştirakına dəstək ola biləcək digər tədbirlərə məhsullar və sektorlar üzrə hərtərəfli qiymətləndirmə aparılması, seçilmiş ilkin pilot sektorların və layihələrin müəyyən edilməsi, kreditlərin restrukturizasiyası və ya stimullaşdırılması məqsədilə maliyyə mexanizmlərinin təklif olunması, ixtisaslı kadrların cəlb edilməsi istiqamətində tədbirlər görülməsi (məsələn, iş vizası tələblərinin azaldılması) aid ola bilər.

Azərbaycanda ağır sənaye və maşınqayırma müəssisələri idxalın əvəzlənməsi fəaliyyətinin dəstəklənməsi baxımından güclü imkanlara malikdir. Bu baxımdan “İcra hakimiyyəti orqanlarının və dövlət büdcəsindən maliyyələşən təşkilatların fəaliyyətində satınalmaların səmərəliliyinin artırılması ilə bağlı əlavə tədbirlər haqqında” Azərbaycan Respublikası Prezidentinin 2016-cı il 15 sentyabr tarixli 1046 nömrəli Fərmanı yerli maşınqayırma məhsullarına tələbatın artmasına ciddi təsir göstərəcəkdir.

Bununla belə, 2015-ci ildə ölkəyə idxal olunan bütün mal və məhsulların təqribən 57 faizi qara metallar və onlardan hazırlanan məmulatlar, maşın, mexanizm, elektrik aparatları, avadanlıqları və onların hissələri, nəqliyyat vasitələri və onların hissələri olmuşdur. Həmçinin, neft maşınqayırması ilə əlaqədar avadanlıq, modul və komponentlərin əksər hissəsi idxal edilir.

Eləcədə tekstil istehsalı avadanlığı, çap maşınları, yeyinti və qablaşdırma avadanlığı, ağac emalı avadanlığı, mal və material yükləmə avadanlığı ölkəyə idxal edilən maşın və avadanlıqların strukturunda üstünlük təşkil edir. Tikinti materialları, tikinti maşın və avadanlığı, mədən maşın və avadanlığı, nasos və kompressorlar, mal və material yükləmə avadanlığı və ya onların tərkib hissələrinin və komponentlərinin yerli istehsalla əvəz edilməsi ilkin mərhələdə daha perspektivli görünür.

Ölkə iqtisadiyyatında əhəmiyyətli payını, eləcə də ağır sənaye və maşınqayırma məhsullarından asılılığını nəzərə alaraq, təhlil edilmiş mal kateqoriyaları üzrə dörd sektor – mədənçıxarma (ilk növbədə neft-qaz sektoru), kənd təsərrüfatı, dövlətin nəzarətində olan təbii inhisarlar və müdafiə sənayesi – 2020-ci ilədək olan dövrdə ağır sənaye və maşınqayırmada istehsalın lokomotivi qismində çıxış edə bilər.

Hazırda neft və qaz sənayesinin dəyər zəncirində xeyli ağır sənaye və maşınqayırma məhsulundan istifadə olunur . Onlardan bəzilərinin, məsələn, buruq, nasos, kompressor, daşıma və emal üçün maşın və avadanlıqların Azərbaycanda istehsal olunmasına baxmayaraq, neft-qaz sektorunun dəyər zəncirinin bütün seqmentlərində yerli istehsalın iştirakının genişləndirilməsi üçün potensial mövcuddur. Elektrik maşın və avadanlıqları istehsalı sahəsində də oxşar vəziyyət mövcuddur. Ötürücü və paylama sisteminin təşkilində Azərbaycanın müəyyən maşın və avadanlıqları iştirak edir, lakin elektrik enerjisinin istehsalı və pərakəndə satış mərhələlərində də ölkənin milli maşın və avadanlıqla iştirak potensialı vardır.

Bununla belə, ölkədə inkişaf etmiş neft-qaz sektoru kimi iri təchizatçının olmasına baxmayaraq, maşınqayırma sektorunun daha da inkişafı üçün potensial imkanlar mövcuddur. Ölkənin neft-qaz sahəsində fəaliyyət göstərən transmilli şirkətlərin yerlimaşınqayırma məhsullarının istehsalçıları ilə istehsal olunan məhsulların keyfiyyətinin yüksəldilməsi və beynəlxalq standartlara və bununla da təchizat tələblərinə uyğunluğunun təmin edilməsi məqsədilə birgə əməkdaşlıq səylərini və əlaqələndirməni həyata keçirməsi bu sahədə olan məsələlərin həllinə əhəmiyyətli dərəcədə kömək edə bilər. Yerli məhsulların imici və sifarişçilər arasında tanınması da yeni tələblər nəzərə alınmaqla həyata keçirilməlidir. Eyni zamanda, yerli müəssisələrin əksəriyyəti yüksək texnoloji həll tələb edən kompleks avadanlıq istehsalını da yetərli səviyyədə mənimsəməlidirlər.

Beləliklə aparılmış təhlil göstərir ki, ağır sənayenin regional bazarda payının, artması potensialının reallaşdırılması üçün öncə

İdxalı yerli istehsalla əvəzlənə bilən məhsulların müəyyən edilməsi;

Milli kontentin normativ bazasının gücləndirilməsi;

Maşın və avadanlıq, qoşqu və yarımqoşqular, elektrik avadanlığı və digər nəqliyyat vasitələri istehsalı üzrə sahəvi işçi qrupların yaradılması və fəaliyyətinin təmin edilməsi;

Neft maşınqayırması sahəsində birgə istehsal sahələrinin yaradılması;

Müdafiə sənayesi sahəsində birgə istehsal güclərinin yaradılması zəruridir.

Qeyd edilən tədbirlərin tam həcmdə icrasının 2020-ci ildə real ÜDM-in 145 milyon manat artmasına və 5700 yeni iş yerinin açılmasına səbəb olacağı proqnozlaşdırılır.

Перейти к верхней панели