PyIceberg 0.9 (2026) cho phép đọc/ghi Apache Iceberg bằng Python thuần túy, không cần Spark. Hướng dẫn cài đặt REST catalog, ví dụ code với pandas/Polars/DuckDB và benchmark so với Delta-rs từ pipeline production 120 tỷ event/ngày.
Hướng dẫn Prefect 3 cho data engineer: async flows với @flow/@task, deployments qua work pools, ETL cùng Pandas/Polars/DuckDB, và so sánh chi tiết với Airflow và Dagster năm 2026.
dlt là thư viện Python open-source để viết ELT pipeline declarative chỉ trong vài chục dòng code. Bài viết hướng dẫn từ setup, incremental merge, schema evolution, tích hợp dbt đến deploy production trên Airflow và Dagster, với ví dụ thực tế.
So sánh LitServe, BentoML và FastAPI cho ML serving năm 2026: dynamic batching, multi-GPU, LLM streaming và cost-per-prediction từ kinh nghiệm ship 3 dự án production.
Ibis Framework Python 2026 giúp bạn viết một cú pháp DataFrame duy nhất và chạy trên 20+ backend như DuckDB, BigQuery, Snowflake, Polars. Hướng dẫn cài đặt, lazy execution, so sánh với Pandas/Polars, pipeline ETL thực tế và cách xử lý lỗi thường gặp.
Pandera là thư viện validation DataFrame thống kê cho Python, hỗ trợ pandas, Polars, PySpark và Modin. Bài viết phân tích phiên bản 0.29 (1/2026): cú pháp DataFrameModel, decorator @check_types, tích hợp Polars LazyFrame và pattern pipeline ETL production.
Narwhals là lớp tương thích siêu nhẹ giúp viết một đoạn code DataFrame chạy trên Pandas, Polars, PyArrow, cuDF và DuckDB mà không cần phụ thuộc.
Marimo 2026 — notebook Python reactive thay thế Jupyter. Hướng dẫn cài đặt, dùng widget mo.ui, cache tính toán, migrate từ .ipynb và deploy thành app web, kèm code chạy được.
Hướng dẫn toàn diện DuckDB 1.5.2 với Pandas và Polars trong Python 2026: truy vấn SQL zero-copy trên DataFrame, đọc Parquet/CSV trực tiếp, benchmark hiệu năng và quy trình hybrid tối ưu.
Hướng dẫn đầy đủ Feature Engineering trong scikit-learn 1.8 năm 2026: xây dựng Pipeline và ColumnTransformer chống rò rỉ dữ liệu, tận dụng Array API để tăng tốc GPU tới 15x với PyTorch và CuPy, kèm code ví dụ thực tế.
Hướng dẫn chi tiết Polars — thư viện DataFrame viết bằng Rust, nhanh hơn Pandas từ 5-100 lần. Từ expressions, lazy evaluation, streaming engine đến GPU acceleration với ví dụ code thực tế.
Tổng hợp tất cả tính năng mới trong Pandas 3.0: kiểu str mặc định giảm 50% bộ nhớ, Copy-on-Write loại bỏ SettingWithCopyWarning, cú pháp pd.col() thay thế lambda, tích hợp Arrow zero-copy, và hướng dẫn di chuyển chi tiết.
Chọn ngôn ngữ ưa thích để khám phá nội dung