Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Passez vos compétences Polars à l'échelle de la production. Apprenez à lire les plans de requête et à exploiter tout le potentiel de l'optimiseur, travaillez efficacement avec des sources Parquet, CSV et bases de données, et utilisez des types avancés comme List, Struct, Categorical et Enum. Vous diffuserez aussi de grandes requêtes vers le disque, traiterez les données par lots et construirez des pipelines testables grâce aux assertions intégrées. À la fin, vous serez prêt à créer des workflows de données hautes performances capables de gérer des jeux de données de toute taille.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Plongée approfondie dans l'optimisation des requêtes
Découvrez comment garder les requêtes en mode lazy pour une optimisation maximale, lire et interpréter les plans de requête, et activer les voies rapides grâce au profilage et aux données triées.
- Exécution efficace des requêtes50 XP
- Prévisualiser les données en mode paresseux100 XP
- Résumer les emprunts numériques100 XP
- Collecter deux rapports ensemble100 XP
- Optimisation et plans de requête50 XP
- Lire le plan naïf100 XP
- Lire le plan optimisé100 XP
- Ce que fait réellement l'optimisation des requêtes50 XP
- Exploiter pleinement l'optimisation50 XP
- Pivot paresseux vers un format large100 XP
- Profiler une requête lazy100 XP
- Filtrage rapide sur des données triées100 XP
2
Entrées et sorties de données efficaces
Apprenez à lire et écrire des fichiers Parquet, à parser des CSV complexes, à explorer des jeux de données multi-fichiers et partitionnés à la façon Hive, et à interroger des bases de données depuis Polars.
3
Types avancés pour une analyse optimale
Ce chapitre couvre l'utilisation des colonnes List et Struct, l'encodage des chaînes répétées avec les types Categorical et Enum, et la réduction de l'usage mémoire via le downcasting numérique.
4
Utiliser Polars à grande échelle
Apprenez à utiliser les moteurs de streaming et GPU, à écrire directement sur disque les résultats de grandes requêtes avec partitionnement, et à tester les pipelines grâce aux assertions intégrées de Polars.
Mise à l'échelle et optimisation des pipelines de données avec Polars
Cours
terminé
