Повний посібник з NumPy 2.x — від 2.0 до 2.4. NEP 50, StringDType, Array API, прискорення до 15x, free-threaded Python та покрокова міграція з 1.x із практичними прикладами коду.
Покроковий посібник зі створення ML-пайплайнів у scikit-learn 1.8: Pipeline, ColumnTransformer, TargetEncoder, GPU-прискорення через Array API, Metadata Routing, оптимізація порогів та наскрізний приклад класифікації.
Повний практичний посібник з Polars для Python-розробників. Вирази, ледача обробка, GPU-прискорення, Polars Cloud, порівняння з pandas та покрокова стратегія міграції з реальними прикладами коду.
Повний посібник з міграції на pandas 3.0 — новий рядковий тип, обов'язковий Copy-on-Write, мікросекундна роздільна здатність, pd.col(), інтеграція з Apache Arrow та покрокова стратегія оновлення.