Python Data Science, ML & Data Engineering Tutorials

تحليل البيانات May 12, 2026

DuckDB في بايثون 2026: دليل شامل لتحليل البيانات الأكبر من الذاكرة مع pandas و Parquet

دليل عملي شامل لاستخدام DuckDB مع بايثون في 2026: استعلامات Parquet المباشرة، التكامل مع pandas، معالجة البيانات الأكبر من الذاكرة، ومقارنات أداء حقيقية.

Editorial Team 9 دقائق للقراءة

تحليل البيانات May 01, 2026

Polars مقابل pandas في 2026: دليل الترحيل الكامل مع معايير الأداء وأمثلة عملية

دليل عملي لترحيل خطوط معالجة البيانات من pandas إلى Polars في 2026: معايير أداء حقيقية، مقارنة جنبية للكود، التقييم الكسول، Streaming لبيانات أكبر من الذاكرة، واستراتيجية ترحيل تدريجية لا تكسر مشاريعك.

Editorial Team 8 دقائق للقراءة

تحليل البيانات Mar 07, 2026

تسريع عمليات pandas: العمليات المتجهة مقابل apply و iterrows — مقارنة أداء شاملة

دليل عملي لتسريع عمليات pandas: مقارنة أداء بين العمليات المتجهة و apply و iterrows مع أمثلة كود وقياسات حقيقية — وكيف تجعل كودك أسرع بـ 700 ضعف.

Editorial Team 14 دقائق للقراءة

تحليل البيانات Mar 02, 2026

تحسين استهلاك الذاكرة في pandas: دليل عملي لتقليل حجم DataFrame بنسبة 90%

تعلّم كيف تقلّل استهلاك الذاكرة في pandas بنسبة تصل إلى 90% باستخدام تقنيات dtype downcasting والنوع category وصيغة Parquet ومزايا pandas 3.0 مثل PyArrow وCopy-on-Write — مع أمثلة تطبيقية بالكود.

Editorial Team 12 دقائق للقراءة

تحليل البيانات Feb 27, 2026

التحقق من صحة البيانات في pandas باستخدام Pandera — دليل عملي

دليل عملي لاستخدام مكتبة Pandera للتحقق من صحة البيانات في pandas. يغطي تعريف المخططات، الفحوصات المخصصة، التحقق الكسول، مُزخرفات الدوال، ومقارنة مع Pydantic وGreat Expectations.

Editorial Team 16 دقائق للقراءة

تحليل البيانات Feb 25, 2026

الجديد في pandas 3.0: الميزات والتغييرات الجذرية ودليل الترحيل

اكتشف أهم ميزات pandas 3.0 مثل نظام Copy-on-Write ونوع البيانات النصي الجديد وصيغة pd.col() ودعم Anti-Join، مع دليل ترحيل عملي خطوة بخطوة وأمثلة بالكود.

Editorial Team 10 دقائق للقراءة