Polars streaming engine Pythonban: memórián túli adatfeldolgozás (2026)
Hogyan kezelj RAM-nál nagyobb adathalmazokat egy laptopon a Polars streaming engine-jével: sink API, out-of-core join, batch tuning és gyakorlati checklist 2026-ra.
Összes Cikk
Marimo notebook Pythonban: reaktív, git-barát Jupyter alternatíva 2026
A Marimo egy reaktív, nyílt forráskódú Python notebook, ami tiszta .py fájlként tárolódik, DAG-alapú újrafuttatással megszünteti a rejtett állapotot, és marimo run paranccsal azonnal deployolható webappként. Gyakorlati útmutató Jupyter-migrációval, SQL cellákkal.
dbt Python modellek: Snowpark integráció és inkrementális pipeline útmutató 2026
Gyakorlati útmutató a dbt Python modellek használatához 2026-ban: Snowpark integráció, inkrementális futtatás, tesztelés és teljesítmény tippek pipeline mérnökök szemszögéből.
FastAPI ML modell deployment Pythonban: production-ready API útmutató 2026
Production-ready FastAPI ML serving lépésről lépésre: lifespan modell betöltés, Pydantic v2 validáció, async vs sync, batch inferencia, Prometheus monitoring és Docker konténer. Gyakorlati on-call tapasztalattal 2026-ra.
SHAP értékek Pythonban: modell magyarázhatóság gyakorlati útmutató 2026
Gyakorlati SHAP útmutató Pythonban 2026-ra: TreeExplainer és KernelSHAP, futtatható XGBoost példa, vizualizációk, és EU AI Act megfelelőségi tippek.
Optuna hiperparaméter hangolás Pythonban: Teljes útmutató 2026
Gyakorlati útmutató az Optuna 4.x hiperparaméter optimalizáló könyvtárhoz Pythonban: TPE sampler, pruning, scikit-learn és XGBoost integráció, Dashboard és többcélú optimalizáció 2026-ban.
XGBoost vs LightGBM vs CatBoost: Gradient boosting könyvtárak Pythonban (2026)
Melyik gradient boosting könyvtárat válaszd Pythonban 2026-ban? XGBoost, LightGBM és CatBoost összehasonlítás kódpéldákkal, benchmarkokkal és gyakorlati tanácsokkal.
Polars LazyFrame útmutató: lazy execution és query optimization Pythonban 2026
A Polars LazyFrame nem csak egy gyorsabb DataFrame – egy teljes lekérdezés-optimalizáló motor. Végigmegyünk a lazy execution működésén, a predicate és projection pushdownon, a streaming módon és a sink_parquet használatán valós kódpéldákkal Python 3.13-ban és Polars 1.x-ben.
DuckDB és Pandas Pythonban: memórián túlmutató adatelemzés SQL-lel 2026-ban
A DuckDB 2026-ra a Python adatelemzés egyik alapkövévé vált a Pandas mellett. Megmutatom, hogyan futtathatsz SQL-lekérdezéseket közvetlenül Pandas DataFrame-eken, dolgozz RAM-on túli Parquet fájlokkal, és építs hibrid workflow-t, amely a DuckDB sebességét a Pandas rugalmasságával ötvözi.
Scikit-learn Pipeline és ColumnTransformer: Teljes útmutató Pythonban
Ismerd meg a scikit-learn Pipeline és ColumnTransformer használatát Pythonban. Gyakorlati útmutató kódpéldákkal az adatelőfeldolgozástól a hiperparaméter-hangolásig, cross-validation és production deploy tippekkel.
Adatvizualizáció Pythonban: Matplotlib és Seaborn gyakorlati útmutató
Ismerd meg a Python két legfontosabb vizualizációs könyvtárát! Matplotlib és Seaborn gyakorlati útmutató működő kódpéldákkal: vonaldiagramok, hőtérképek, boxplotok, és valós lakásár-elemzés.
Adattisztítás Pandas-szal: Útmutató hiányzó adatok, duplikátumok és outlierek kezeléséhez
Lépésről lépésre útmutató a pandas adattisztítás teljes folyamatához: hiányzó értékek pótlása, duplikátumok eltávolítása, adattípusok javítása, outlierek kezelése és Pandera validáció – működő kódpéldákkal, pandas 3.x kompatibilis.