Курс на Stepik
Обложка курса «Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow» на Stepik
Бесплатно

Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Бесплатный курс Polars для анализа данных на Python. Переход с pandas: выражения, LazyFrame, объединение таблиц, окна и оптимизация запросов. 43 задачи с автопроверкой в учебной среде браузера.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow»Учеников на курсе 13
Сертификаты, выданные на курсе «Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow»Количество уроков 22
Тесты в курсе «Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow»Количество квизов 45
Задачи с кодом в курсе «Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow»Количество задач с кодом 43
Обновления курса «Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow» 8 разделов Уроки в курсе «Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow» 22 урока Тесты в курсе «Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow» 45 тестов Задачи в курсе «Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow» 43 задачи Последнее обновление курса «Polars на Python: анализ данных, LazyFrame и Apache Arrow» обн. 29 октября 2026

Старт

1 урок
1. О курсе и как учиться ↗

Модуль 1. Архитектура движка и основы Expressions API

3 урока
1. Урок 001. Теория ↗
2. Урок 002. Практика 1 ↗
3. Урок 003. Практика 2 ↗

Модуль 2. Контексты вычислений и преобразования данных

3 урока
1. Урок 004. Теория ↗
2. Урок 005. Практика 1 ↗
3. Урок 006. Практика 2 ↗

Модуль 3. Ленивый режим (LazyFrame) и оптимизация запросов

3 урока
1. Урок 007. Теория ↗
2. Урок 008. Практика 1 ↗
3. Урок 009. Практика 2 ↗

Модуль 4. Концепция Tidy Data и объединение таблиц

3 урока
1. Урок 010. Теория ↗
2. Урок 011. Практика 1 ↗
3. Урок 012. Практика 2 ↗

Модуль 5. Временные ряды и динамическое агрегирование

3 урока
1. Урок 013. Теория ↗
2. Урок 014. Практика 1 ↗
3. Урок 015. Практика 2 ↗

Модуль 6. Промышленная эксплуатация, интеграция и ML-конвейер

3 урока
1. Урок 016. Теория ↗
2. Урок 017. Практика 1 ↗
3. Урок 018. Практика 2 ↗

Выпускной проект: сквозная аналитика Bitcoin

3 урока
1. Урок 019. Бриф проекта ↗
2. Урок 020. Этапы 1–3 ↗
3. Урок 021. Этапы 4–5 ↗