Подробные руководства и практические пособия по Python для дата-сайенс
Продакшн-схема развёртывания ML-моделей с FastAPI: lifespan, Pydantic-контракты, run_in_threadpool, Docker, Gunicorn+Uvicorn, метрики Prometheus и контроль дрейфа через Evidently AI. С кодом и бенчмарками p50/p99/RPS.
Сравнение XGBoost 2.1, LightGBM 4.5 и CatBoost 1.2.7 для табличных данных в 2026: скорость, категориальные признаки, GPU, Optuna и примеры кода на Python.
DuckDB 1.3 даёт встраиваемый колоночный движок для SQL поверх pandas, Polars и Parquet без сервера. Установка, оконные функции, QUALIFY, бенчмарки и продакшен-практики на Python.
Осваиваем Polars для Python на практике: сравнение API с pandas, ленивые вычисления через LazyFrame, чтение CSV и Parquet, интеграция с scikit-learn, бенчмарки 2026 года и шпаргалка по миграции.
Разбираем scikit-learn Pipeline и ColumnTransformer от основ до GridSearchCV. Рабочие примеры кода, кэширование, замена моделей и новые возможности scikit-learn 1.8 — GPU, free-threaded Python, temperature scaling.
Пошаговое руководство по миграции на pandas 3.0: Copy-on-Write по умолчанию, новый StringDtype, выражения pd.col(), удалённые методы, изменения в датах и практический чек-лист перехода с примерами кода.
Полное практическое руководство по JupyterLab 4.5 для дата-сайентистов — от установки и магических команд до ИИ-интеграции, профилирования кода и лучших практик работы с ноутбуками.