מדריך מקיף לבניית צינורות ETL אסינכרוניים בפייתון 2026: httpx 0.28 עם HTTP/2, asyncio.TaskGroup, aiolimiter, tenacity 9.0, Pydantic v2.11 ו-pandas 3.0 עם PyArrow. כולל תבניות פרודקשן, טיפול בשגיאות ותצפיתיות.
מדריך מעשי לבניית צינור ETL אמין בפייתון עם Prefect 3.4: פונקציות עם @task ו-@flow, retries, caching, deployments, בדיקות pytest, ו-footguns של פרודקשן לשנת 2026.
מדריך מעשי לפריסת מודלי scikit-learn ל-production עם FastAPI ו-ONNX Runtime: המרה עם skl2onnx, ולידציה ב-Pydantic v2, batching אסינכרוני, פריסה ב-Docker וניטור drift, כולל benchmark של p99 וחישוב cost-per-prediction על AWS c7i.large.
מדריך מעשי לכוונון היפרפרמטרים בפייתון עם Optuna 4: TPE, Pruning, אינטגרציה עם scikit-learn/XGBoost/LightGBM, אופטימיזציה מבוזרת וויזואליזציה, עם דוגמאות קוד רצות מעודכנות ל־2026.
השוואה בין Polars 1.15 ל-pandas 3.0 בפייתון לשנת 2026: מתי לבחור בכל אחת, טבלת ביצועים על 100M שורות, Lazy API ומדריך מעבר שלב-אחר-שלב עם דוגמאות קוד ופתרונות לכשלים נפוצים.
מדריך מעשי לבניית צינור ניקוי נתונים אוטומטי בפייתון עם pandas 3.0. טיפול בערכים חסרים, ניקוי טקסט, זיהוי חריגים, הסרת כפילויות, הרכבה עם pipe() וולידציה עם pandera — כולל קוד מוכן להעתקה.
מדריך מעשי צעד-אחר-צעד לבניית מודל סיווג בפייתון עם scikit-learn 1.8 ו-pandas 3.0. כולל רגרסיה לוגיסטית, יער אקראי, SVM, הערכת ביצועים, קרוס-ולידציה וכוונון היפר-פרמטרים עם דוגמאות קוד מלאות.
מדריך מעשי לניתוח סדרות זמן בפייתון עם pandas 3.0. נעבור על טעינת נתונים, דגימה מחדש, חלונות מתגלגלים, פירוק עונתי, בדיקת סטציונריות ובניית מודל חיזוי ARIMA — הכל עם קוד שאפשר להריץ ישירות.
מדריך מעשי להנדסת פיצ׳רים בפייתון עם pandas 3.0 ו-scikit-learn 1.8 — מטיפול בערכים חסרים, דרך קידוד וסקיילינג, ועד בניית Pipeline מלא עם ColumnTransformer. כולל דוגמאות קוד להרצה ב-Jupyter Notebook.
מדריך מעשי לניתוח נתונים חקרני (EDA) בפייתון עם pandas 3.0, matplotlib ו-seaborn. כולל דוגמאות קוד להרצה ישירה, ויזואליזציות ושלבים ברורים מטעינת הנתונים ועד סיכום הממצאים.
בחרו את השפה המועדפת עליכם לגלות את התוכן שלנו