Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Bring deine Polars-Skills in die Produktion. Lerne, Abfragepläne zu lesen und das volle Potenzial des Optimierers auszuschöpfen, arbeite effizient mit Parquet, CSV und Datenbankquellen und nutze fortgeschrittene Dtypes wie List, Struct, Categorical und Enum. Außerdem streamst du große Abfragen auf die Festplatte, verarbeitest Daten in Batches und baust testbare Pipelines mit integrierten Assertions. Am Ende bist du bereit, leistungsstarke Daten-Workflows zu erstellen, die Datensätze jeder Größe bewältigen.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Deep Dive in die Abfrageoptimierung
Lerne, Abfragen für maximale Optimierung lazy zu halten, Abfragepläne zu lesen und zu interpretieren und mit Profiling und sortierten Daten schnelle Pfade zu aktivieren.
- Effiziente Abfrageausführung50 XP
- Daten faul (lazy) vorab ansehen100 XP
- Digitale Ausleihen zusammenfassen100 XP
- Zwei Reports gemeinsam sammeln100 XP
- Optimierung und Abfragepläne50 XP
- Den naiven Plan lesen100 XP
- Den optimierten Plan lesen100 XP
- Was Query-Optimierung tatsächlich macht50 XP
- Optimierung voll ausschöpfen50 XP
- Lazy-Pivot ins Wide-Format100 XP
- Profiling einer Lazy Query100 XP
- Fast-Path-Filter auf sortierten Daten100 XP
2
Effiziente Daten-Ein- und -Ausgabe
Lerne, Parquet-Dateien zu lesen und zu schreiben, unordentliche CSVs zu parsen, multifile- und hive-partitionierte Datensätze zu scannen und Datenbanken aus Polars heraus abzufragen.
3
Fortgeschrittene Dtypes für optimale Analysen
Dieses Kapitel behandelt die Arbeit mit List- und Struct-Spalten, das Encodieren wiederholter Strings als Categorical- und Enum-Dtypes sowie die Reduzierung des Speicherbedarfs durch numerisches Downcasting.
4
Arbeiten mit Polars im großen Maßstab
Lerne, die Streaming- und GPU-Engines zu nutzen, große Abfrageergebnisse mit Partitionierung direkt auf die Festplatte zu schreiben und Pipelines mit den integrierten Assertions von Polars zu testen.
Skalieren und Optimieren von Data-Pipelines mit Polars
Kurs
abgeschlossen
