Подробни ръководства и практически примери за Python, обработка на данни, машинно учене и инструменти за данни
Как да прогнозирате времеви редове в Python с ARIMA, SARIMA и Prophet: от ADF тест и стационарност до walk-forward валидация и MAPE. С готов код за statsmodels 0.14+ и Prophet 1.1.5+, сравнителна таблица и практически съвети.
Практическо ръководство за Polars 1.x в Python: мързелив оптимизатор, streaming engine, миграция от Pandas и интеграция със scikit-learn с реални примери и бенчмаркове за 2026.
Практическо ръководство за Optuna 4.x в Python: TPE и GP samplers, pruning, multi-objective оптимизация и работещи примери със Scikit-learn и XGBoost за 2026 г.
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.
Пълно ръководство за scikit-learn Pipeline в Python — от ColumnTransformer и кръстосана валидация до GridSearchCV, потребителски трансформатори и добри практики за продукционни ML пайплайни.