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कोर्स विवरण
अपनी Polars स्किल्स को प्रोडक्शन स्केल तक ले जाएँ. क्वेरी प्लान पढ़ना सीखें और ऑप्टिमाइज़र की पूरी क्षमता का उपयोग करें, Parquet, CSV, और डेटाबेस सोर्सेज के साथ कुशलता से काम करें, और List, Struct, Categorical, और Enum जैसे एडवांस्ड dtypes का लाभ उठाएँ. आप बड़ी क्वेरीज़ को डिस्क पर स्ट्रीम भी करेंगे, डेटा को बैचों में प्रोसेस करेंगे, और बिल्ट-इन assertions के साथ टेस्ट किए जा सकने वाले पाइपलाइंस बनाएँगे. अंत तक, आप ऐसे हाई-परफॉर्मिंग डेटा वर्कफ़्लोज़ बनाने में सक्षम होंगे जो किसी भी साइज के डेटासेट्स को संभाल सकें.
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Query Optimization में गहराई से समझ
सीखें कि अधिकतम ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए क्वेरीज़ को lazy कैसे रखें, क्वेरी प्लान कैसे पढ़ें और समझें, और प्रोफाइलिंग व sorted डेटा से तेज़ रास्ते कैसे अनलॉक करें.
- प्रभावी क्वेरी निष्पादन50 XP
- डेटा को लेज़ी तरीके से प्रीव्यू करना100 XP
- डिजिटल चेकआउट्स का सारांश100 XP
- दो रिपोर्ट्स को साथ में collect करना100 XP
- ऑप्टिमाइज़ेशन और क्वेरी प्लान50 XP
- नैव प्लान पढ़ना100 XP
- Optimized plan पढ़ना100 XP
- क्वेरी ऑप्टिमाइज़ेशन असल में क्या करता है50 XP
- Optimization का पूरा लाभ उठाएँ50 XP
- Lazy पिवट से वाइड फ़ॉर्मेट100 XP
- एक लेज़ी क्वेरी का प्रोफाइलिंग100 XP
- Sorted डेटा पर fast-path फ़िल्टर100 XP
2
कुशल Data Input और Output
जानें कि Parquet फाइलें कैसे पढ़ें और लिखें, उलझे हुए CSVs को कैसे parse करें, multifile और hive-partitioned डेटासेट्स को कैसे स्कैन करें, और Polars से डेटाबेस को कैसे क्वेरी करें.
3
उत्तम विश्लेषण के लिए एडवांस्ड Dtypes
यह अध्याय List और Struct कॉलम्स के साथ काम करना, दोहराए गए strings को Categorical और Enum dtypes के रूप में एनकोड करना, और numeric downcasting के जरिए मेमोरी उपयोग घटाना कवर करता है.
4
स्केल पर Polars के साथ काम करना
सीखें कि streaming और GPU इंजनों का उपयोग कैसे करें, बड़े क्वेरी परिणामों को partitioning के साथ सीधे डिस्क पर कैसे sink करें, और Polars की बिल्ट-इन assertions के साथ पाइपलाइंस को कैसे टेस्ट करें.
Polars के साथ Data Pipelines का स्केलिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन
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