Научете как да създавате ефективни признаци за ML модели с Pandas 3.0 и Scikit-learn. Практическо ръководство с код за кодиране, скалиране, TargetEncoder, ColumnTransformer и селекция на признаци.
Научете как да провеждате t-тестове, ANOVA, хи-квадрат и регресия в Python със SciPy и Statsmodels — практическо ръководство с работещи примери и визуализации за 2026 г.
Научете как да визуализирате данни с Matplotlib и Seaborn в Python. Примери с код за линейни графики, scatter plots, heatmaps, box plots, pair plots и дашборди. Актуално за 2026 г.
Как да почиствате данни ефективно с Pandas 3.0 — от обработка на липсващи стойности и дубликати до стандартизиране на текст, откриване на аномалии и изграждане на автоматизиран пайплайн. С практически примери.
Пълно ръководство за scikit-learn Pipeline в Python — от ColumnTransformer и кръстосана валидация до GridSearchCV, потребителски трансформатори и добри практики за продукционни ML пайплайни.
Практическо ръководство за Pandas, Polars и DuckDB в Python през 2026. Бенчмарки, код примери, хибридни ETL пайплайни и съвети за миграция — всичко на едно място.