Tutoriale detaliate pentru Python, data science și machine learning
Construiește pipeline-uri ETL asincrone în Python cu httpx 0.28, asyncio.TaskGroup, Semaphore, tenacity 9 și pandas. Rate limiting, retry cu backoff exponential și validare Pydantic v2.
Ghid complet pentru Great Expectations 1.20 în Python: Fluent API, migrare de la v0.x, Checkpoints, alerte Slack și integrare cu pandas, Spark 4, Snowflake și CI/CD.
Ghid complet pentru servirea modelelor ML în producție cu FastAPI: lifespan events, Pydantic v2, batching dinamic, Docker slim și metrici Prometheus, cu benchmark-uri reale.
DuckDB rulează SQL direct peste DataFrame-uri pandas și fișiere Parquet, fără server și fără configurare. Vezi cum îl instalezi, când să-l alegi față de pandas sau SQLite și cum să scoți performanță maximă din interogările tale analitice în 2026.
Ghid complet pentru construirea pipeline-urilor scikit-learn 1.7 cu ColumnTransformer și GridSearchCV: exemple end-to-end, evitarea data leakage și sfaturi din producție.
Ghid practic pentru analiza seriilor temporale în Python cu Pandas 3.0. Învață DatetimeIndex, resample(), rolling(), ewm(), shift() și decompoziție sezonieră cu exemple funcționale de cod.
Învață cum să folosești groupby(), pivot_table(), crosstab() și melt() în Pandas 3.0. Ghid practic cu agregări cu nume, transform, filter și sfaturi de performanță pentru seturi mari de date.
Ghid practic pentru curățarea datelor în Python cu Pandas 3.0: gestionarea valorilor lipsă, eliminarea duplicatelor, detectarea outlierilor, curățarea textului și pipeline-uri de preprocesare reutilizabile cu pipe().
Învață să creezi grafice profesionale în Python cu Matplotlib 3.10 și Seaborn 0.13. Acoperă line plot, bar chart, scatter, heatmap, violin plot, subploturi cu GridSpec, interfața Objects și cele mai bune practici de vizualizare.
Polars este biblioteca de DataFrame-uri scrisă în Rust care transformă procesarea datelor în Python. Ghid practic cu expresii, evaluare lazy, benchmark-uri vs pandas, suport GPU și integrarea cu scikit-learn și matplotlib.
Pandas 3.0 aduce schimbări majore: tipul str implicit cu PyArrow, Copy-on-Write activat, rezoluție microsecunde și funcția pd.col(). Ghid complet cu pași concreți de migrare de la pandas 2.x la 3.0.