Panduan praktis Optuna 4.x untuk tuning scikit-learn, XGBoost, dan LightGBM: TPE sampler, pruner, cross-validation, storage backend, multi-objective, sampai integrasi MLflow di pipeline production 2026.
Panduan lengkap Marimo vs Jupyter 2026 dengan contoh kode reactive execution, uv sandbox, WASM deployment, dan strategi migrasi 40+ notebook production.
Pandera 0.22 mengubah kontrak data jadi kode Python berbasis class. Panduan validasi Pandas dan Polars di pipeline produksi, dari DataFrameModel sampai integrasi dbt, Airflow, dan FastAPI.
Playbook production serving model scikit-learn dengan FastAPI: Pydantic V2, lifespan handler, micro-batching, ONNX Runtime, Uvicorn+Gunicorn, dan monitoring Prometheus untuk p99 di bawah 30 ms.
Polars 1.x menawarkan 5-30x speedup dibanding Pandas berkat Rust, Apache Arrow, dan query optimizer LazyFrame. Panduan ini membahas perbedaan API, benchmark TPC-H, streaming engine, dan migrasi inkremental dari Pandas.
DuckDB Python memungkinkan Anda menjalankan SQL standar langsung di atas Pandas DataFrame dan file Parquet. Pelajari instalasi, contoh kode, perbandingan dengan Pandas dan Polars, serta studi kasus ETL 100 juta baris log di laptop.
Pelajari feature engineering secara menyeluruh menggunakan scikit-learn Pipeline dan ColumnTransformer. Tutorial langkah demi langkah dengan contoh kode Python yang siap dijalankan — dari teknik dasar hingga custom transformer dan hyperparameter tuning.
Panduan praktis analisis time series dengan pandas 3.0 — mulai dari resampling, rolling window, EWMA, hingga visualisasi. Semua contoh kode sudah disesuaikan dengan offset alias terbaru pandas 3.0.1.
Pelajari cara mengotomatisasi EDA dengan empat library Python terbaik: ydata-profiling, Sweetviz, DataPrep.EDA, dan AutoViz. Panduan lengkap dengan contoh kode, perbandingan fitur, dan tips integrasi alur kerja ML.