Python veri bilimi, makine öğrenimi ve veri mühendisliği konularında kapsamlı Türkçe rehberler
Ibis 10.x ile tek Python dataframe API üzerinden DuckDB, BigQuery ve Snowflake'i sorgulayın. Kurulum, kod örnekleri, Pandas'tan geçiş ve dört ambarda edindiğim üretim ipuçları.
Marimo, Python notebook'larını reaktif bir hesaplama grafına dönüştürür: gizli hücre durumu yok, saf .py dosyaları, tek komutla web uygulaması. FastAPI arka planından gelen bir bakışla Marimo 0.10'un veri bilimi iş akışlarınızı nasıl sadeleştirdiğini gösteriyorum.
Great Expectations 1.x ile Python veri boru hatlarınızı pandas ve Airflow üzerinden otomatik test edin. Fluent API, Checkpoint kurulumu ve Data Docs paylaşımı için üretim odaklı örnekler.
ONNX Runtime ile PyTorch ve scikit-learn modellerini üretimde 2-5x hızlı, %85 daha az bellekle sunun. INT8 kuantalama, execution provider seçimi ve FastAPI servisi gerçek benchmark rakamlarıyla.
Pandera 0.22 ile Pandas ve Polars DataFrame'leri için tip güvenli şema doğrulama: DataFrameModel, lazy validation, Polars LazyFrame entegrasyonu ve pytest ile üretim seviyesinde veri kontratları.
Polars 1.x ile pandas'tan 5-30x hızlı DataFrame işlemleri: lazy API, expression API, streaming engine ve pandas'tan geçiş örnekleri eşliğinde 2026 rehberi.
DuckDB ile Python'da SQL sorgularını Pandas'tan 5-10 kat daha hızlı çalıştırın. Kurulumdan üretim kullanımına, Parquet sorgularından performans ipuçlarına kadar pratik bir rehber.
Pandas 3.0 ve scikit-learn 1.8 ile Python'da aykırı değer tespiti: IQR, Z-skoru, Modified Z-Score, Isolation Forest, LOF ve DBSCAN yöntemlerini çalıştırılabilir kod örnekleriyle adım adım uygulayın.
Pandas 3.0 ile merge(), join() ve concat() fonksiyonlarını kullanarak DataFrame birleştirmeyi öğrenin. Copy-on-Write etkisi, performans ipuçları ve gerçek dünya örnekleriyle pratik rehber.
Scikit-learn Pipeline kullanarak veri ön işleme, model eğitimi ve hiperparametre optimizasyonunu tek bir iş akışında birleştirmeyi öğrenin. ColumnTransformer, GridSearchCV ve iç içe çapraz doğrulama örnekleriyle.
Pandas 3.0 ile Python'da veri temizleme sürecini adım adım öğrenin. Copy-on-Write, pd.col() API, eksik veri yönetimi, aykırı değer tespiti ve Scikit-learn imputer kullanımıyla üretime hazır temizleme pipeline'ları oluşturun.
Matplotlib 3.10, Seaborn 0.13 ve Plotly 6.5 ile Python'da veri görselleştirme rehberi. Pratik örnekler, karşılaştırma tablosu ve hangi durumda hangi kütüphaneyi kullanmalısınız?