Daniel Okonkwo

Daniel is a staff data engineer with 13 years across fintech and logistics. He spent four years at Plaid building the transaction-enrichment pipeline (Python + Kafka + Snowflake), three years before that at Flexport on the freight-visibility data platform, and started his career at IBM doing DB2 performance work he still grudgingly draws on. He writes about the gluework of modern Python data stacks: Prefect 2 flow design, dbt run orchestration from Python, Pydantic-based contract validation between Bronze and Silver layers, and the operational realities of running polars in containers with strict memory limits. He has contributed patches to dbt-core and to the prefect-snowflake integration. Daniel is based in Lagos and Lisbon depending on the quarter, holds AWS Solutions Architect Professional, and writes a small newsletter about data-platform postmortems.

Άρθρα από Daniel Okonkwo

Feature Engineering στην Python: Οδηγός με Pandas, Scikit-Learn και Feature-engine
Οδηγοί & Εκπαιδευτικό Υλικό

Feature Engineering στην Python: Οδηγός με Pandas, Scikit-Learn και Feature-engine

Μάθετε τις βασικές τεχνικές feature engineering στην Python με Pandas, Scikit-Learn 1.8 και Feature-engine 1.9. Πρακτικός οδηγός με κώδικα για encoding, scaling, pipelines και αυτοματοποιημένη μηχανική χαρακτηριστικών.

Daniel Okonkwo 15 λεπτά ανάγνωσης
Ανάλυση Χρονοσειρών στην Python: Οδηγός με Pandas, ARIMA και Πρακτικά Παραδείγματα
Οδηγοί & Εκπαιδευτικό Υλικό

Ανάλυση Χρονοσειρών στην Python: Οδηγός με Pandas, ARIMA και Πρακτικά Παραδείγματα

Πλήρης οδηγός ανάλυσης χρονοσειρών με Python, pandas 3.0 και statsmodels. Καλύπτει DatetimeIndex, resampling, rolling averages, αποδόμηση εποχικότητας, ARIMA, SARIMA και lag features για μηχανική μάθηση — με παραδείγματα κώδικα που τρέχουν.

Daniel Okonkwo 15 λεπτά ανάγνωσης