Data Science Tutorials

Zebraliśmy 30 fajnych trików w Pythonie, które możesz wykorzystać, by poprawić swój kod i rozwinąć umiejętności w Pythonie.

Dowiedz się, jak używać Claude Code od Anthropic do usprawnienia workflowu developerskiego na praktycznym przykładzie z biblioteką Supabase dla Pythona.

Poznaj różnicę między iteratorami i generatorami w Pythonie oraz dowiedz się, które najlepiej sprawdzają się w różnych sytuacjach.

Przejdź przez pułapki dryfu modelu i poznaj nasz praktyczny przewodnik po monitorowaniu dryfu danych.

Singular Value Decomposition (SVD) to metoda faktoryzacji macierzy, która rozkłada dowolną macierz na trzy prostsze składniki, odsłaniając jej wewnętrzną strukturę.

Zarządzane Agenty Google pozwalają wdrażać autonomiczne agenty jednym wywołaniem API. Naucz się zbudować agenta, który analizuje dane, uruchamia Pythona i tworzy wykresy.

Kompletny przewodnik po najlepszych praktykach kodowania, w tym zasadach DRY/SOLID, automatycznych narzędziach, przepływach Git i odpowiedzialnym korzystaniu z asystentów AI.

Dowiedz się, czym jest BigQuery, jak działa, czym różni się od tradycyjnych hurtowni danych oraz jak używać konsoli BigQuery do zapytań na publicznych zbiorach danych udostępnianych przez Google.

Naucz się pisać specyfikację, zamieniać ją w plan i pozwól Claude Code budować w podejściu spec-driven. Porównaj Superpowers, Spec Kit i BMAD-METHOD, by wybrać narzędzie do swojego workflow.

Połącz Xiaomi MiMo-V2.5-Pro z OpenCode przy użyciu Olostep MCP i planu tokenów MiMo, a następnie przetestuj go, budując narzędzie CLI i aplikację webową w Reflex.

Dowiedz się, jak pisać wielokrotnego użytku i wydajne funkcje w Pythonie. Opanuj parametry, instrukcje return i zaawansowane tematy, takie jak funkcje lambda. Lepiej organizuj kod dzięki main() i innym dobrym praktykom.

Dowiedz się, jak korzystać z n8n, by zbudować agentów AI automatyzujących obsługę e‑maili oraz stworzyć agenta RAG do odpowiadania na pytania z dokumentów.