Чему вы научитесь
- Будете уверенно работать с Polars — самой быстрой библиотекой для анализа данных на Python.
- Устанавливать и настраивать Polars, понимать его архитектуру
- Загружать данные из всех популярных форматов: Excel, JSON, Parquet
- Создавать DataFrame из разных источников: словарей, списков и других
- Фильтровать, сортировать и трансформировать данные без боли и циклов
- Использовать выражения (Expressions) — мощный и лаконичный способ описания операций, использование оконных функций
- Группировать и агрегировать данные любой сложности
- Работать с пропущенными значениями
- Обнаруживать и удалять дубликаты, не теряя важную информацию
- Менять структуру таблиц — melt, pivot, explode для любых задач
- Использовать главную суперсилу Polars — ленивые вычисления (LazyFrame):
- Обрабатывать данные, которые больше оперативной памяти
- Ускорять код в 5-10 раз без лишних усилий
О курсе
Самая мощная и современная библиотека по обработке данных Polars. Это своего рода PySpark на 1 машине
Для кого этот курс
Курс подойдет всем, кто работает с данными на Python:
Начинающие аналитики
Хотите начать с правильного инструмента, а не учить устаревшие подходы? Polars — это будущее анализа данных. Вы освоите современный инструмент, который только набирает популярность.
Опытные пользователи Pandas
Устали ждать, пока выполнятся groupby на 10GB данных? Хотите ускорить свои пайплайны в 5-10 раз? Курс покажет, как перенести свои навыки на Polars и забыть про MemoryError.
Дата-инженеры
Нужно обрабатывать большие объемы данных эффективно? Ленивые вычисления и оптимизация запросов в Polars — то, что вы искали.
Python-разработчики
Хотите добавить в свой арсенал мощный инструмент для работы с данными? Polars легко интегрируется с любыми проектами.
Начальные требования
Курс не требует предварительного знания Polars — мы начинаем с самых основ.
Необходимо:
· Базовое знание Python — переменные, функции, списки, словари. Если вы писали for i in range(10), этого достаточно.
· Установленный Python (версия 3.8 или выше) и возможность устанавливать пакеты через pip
· Любой редактор кода — Jupyter Notebook, VS Code, PyCharm
· Желание учиться и 10-15 минут в день на урок
Не требуется:
· Знание Pandas (оно поможет, но не обязательно)
· Опыт работы с большими данными
· Математическое образование
· Знание SQL
Преподаватели курса
75
Как проходит обучение
Курс включает в себя теоретические аспекты с примерами кода, как используются методы, а также простые тестовые задания после уроков
Что вы получите
- После прохождения курса у вас будет:
- 1. Глубокое понимание Polars — не просто набор команд, а системное знание
- 2. Библиотека готовых рецептов — все примеры кода из уроков останутся у вас
- 3. Навыки оптимизации — вы сможете ускорять свои пайплайны в разы
- Поддержку в группе телеграмм: https://t.me/da_polars
Нагрузка
4-5 часов в неделю