Polars LazyFrame 完全ガイド 2026：遅延評価とストリーミングで大規模データを高速処理
Polars LazyFrameの遅延評価とnew-streamingエンジンで、100GB級のParquetをチャンク処理する方法を解説。pandasからの移行手順、explain()の読み方、本番チューニング、よくある落とし穴まで実戦コード付きで網羅。
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Marimo 完全ガイド 2026：Pythonリアクティブノートブックでデータ分析の再現性を高める
Marimoは依存セルを自動再実行するリアクティブPythonノートブック。Jupyterの隠れた状態問題を解消し、.py形式でGit差分・テスト・WASM配布が容易。インストールから本番運用まで実装例付きで解説します。
Pandera 完全ガイド 2026：pandas・PolarsのDataFrameスキーマ検証でETLを型安全にする
Pandera 0.22でpandas・PolarsのDataFrameスキーマ検証を導入。DataFrameModel、Polars統合、pytestによるCI連携まで、ETLを型安全にする実装パターンを実例コード付きで解説します。
FastAPI × scikit-learn 機械学習モデルを本番デプロイする実践ガイド 2026
FastAPIとscikit-learnで機械学習モデルを本番デプロイする実践ガイド。joblibでのモデル保存からPydantic v2のスキーマ定義、Uvicornワーカー設定、Dockerコンテナ化、Prometheusメトリクス、p99 100ms達成のレイテンシチューニングまで、実際の本番運用ノウハウを公開します。
DuckDB × Python実践ガイド 2026：pandasより速い分析SQLでデータ処理を最適化する
DuckDB 1.1とPythonで、pandasより5〜10倍速い分析処理を実現する実践ガイド。pandas/Polars連携、Parquet直接クエリ、ウィンドウ関数、本番チューニングまでコード付きで解説します。
PythonでA/Bテストを実装する完全ガイド：SciPy・statsmodelsで統計的検定を実践
PythonとSciPy・statsmodelsでA/Bテストを実装する完全ガイド。サンプルサイズ計算、t検定、カイ二乗検定、効果量、信頼区間、多重比較補正、ベイズ的A/Bテスト、SRM・ピーキングなど実務の落とし穴まで、実コード付きで2026年版のベストプラクティスを解説します。
Python時系列データ分析 実践ガイド：pandas・statsmodels・Prophetで予測モデルを構築する
pandas 3.0の時系列機能、statsmodelsのSARIMAXモデル、Prophet 1.3の予測手法を実践コード付きで解説。ADF検定、季節分解、グリッドサーチによるパラメータ最適化、交差検証まで網羅した2026年対応ガイドです。
pandas 3.0のpipe()とメソッドチェーンで作る再利用可能なデータクリーニングパイプライン
pandas 3.0のpipe()メソッドとメソッドチェーンで、再利用可能なデータクリーニングパイプラインを構築する方法を実践コード付きで解説。欠損値・外れ値処理からscikit-learnのColumnTransformerとの連携まで網羅します。
Pythonデータ可視化 実践ガイド：matplotlib 3.10とseabornで美しいグラフを作る方法
matplotlib 3.10の新機能（petroff10カラーサイクル、Colorizer）、seabornの統計グラフ、pandasとの連携、ML評価可視化、Plotlyインタラクティブグラフまで、Pythonデータ可視化の実践テクニックをコード例付きで解説します。
scikit-learn 1.8 完全ガイド：GPU対応・フリースレッド・Pipeline実践まで徹底解説
scikit-learn 1.8の新機能（GPU対応Array API、フリースレッドCPython 3.14、Temperature Scaling、線形モデル高速化、ClassicalMDS）を徹底解説。さらにPipeline・ColumnTransformerを使った実践的な機械学習パイプラインの構築方法を、コード例付きで詳しく紹介します。
Polars入門ガイド：pandasユーザーが今すぐ始める次世代データフレーム
Rustベースの次世代データフレームPolarsをpandasユーザー向けに徹底解説。Expression API、遅延評価、ストリーミング、GPU対応からETLパイプライン構築まで、コード例で実践的に学べます。
Pandas 3.0 完全ガイド：Copy-on-Write・新しいstr型・pd.col()など全新機能を徹底解説
2026年1月リリースのpandas 3.0を徹底解説。Copy-on-Writeのデフォルト化、新しいstr dtype、pd.col()カラム式、日時解像度変更、Anti-Joinサポートなど、破壊的変更と移行手順を実践コード例とともに紹介します。