A/B Testing Python 2026: SciPy & statsmodels (Hướng Dẫn)
Hướng dẫn A/B testing trong Python 2026 với SciPy, statsmodels và PyMC 5: power analysis, t-test, z-test, Bayesian, CUPED và các sai lầm thường gặp.
Hướng Dẫn
Hướng dẫn chi tiết về Python, khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu
XGBoost 3.2 Trong Python 2026: Hướng Dẫn Gradient Boosting Và GPU Training
Hướng dẫn thực chiến XGBoost 3.2 trong Python 2026: cài đặt nhanh, training trên GPU chỉ với device=cuda, xử lý categorical không cần one-hot, tuning hyperparameters bằng Optuna, giải thích model bằng SHAP, và so sánh với LightGBM, CatBoost trên leaderboard Kaggle 2026.
PyIceberg 2026: Đọc Và Ghi Apache Iceberg Table Bằng Python (Không Cần Spark)
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.
Prefect 3 Python 2026: Async Flows, Deployments Và Data Pipeline Orchestration
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 Python 2026: Xây Dựng ELT Pipeline Declarative Từ API Đến Warehouse
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.
LitServe vs BentoML vs FastAPI 2026: So Sánh Framework Serving Model ML Production
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: Portable DataFrame API Đa Backend Cho Data Engineering
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 2026: Validation DataFrame Cho Pandas Và Polars Trong Pipeline Production
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 Python 2026: Viết Code DataFrame Tương Thích Pandas, Polars, PyArrow
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 Notebook 2026: Reactive Python Thay Thế Jupyter Cho Data Science
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.
DuckDB Python 2026: Hướng Dẫn SQL Siêu Tốc Trên Pandas DataFrame
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.
Feature Engineering Với Scikit-learn 1.8: Pipeline, ColumnTransformer Và GPU Array API (2026)
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.