कोर्स
Scaling and Optimizing Data Pipelines with Polars
मध्यमकौशल स्तर
अपडेट किया गया 06/2026
PythonData Manipulation4 घंटे15 वीडियो56 अभ्यास4,800 XPउपलब्धि का प्रमाण पत्र
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पूर्व आवश्यकताएं
Data Transformation with Polars1
Query Optimization Deep Dive
Learn how to keep queries lazy for maximum optimization, read and interpret query plans, and unlock fast paths with profiling and sorted data.
2
Efficient Data Input and Output
Learn how to read and write Parquet files, parse messy CSVs, scan multifile and hive-partitioned datasets, and query databases from Polars.
3
Advanced Dtypes for Optimal Analysis
This chapter covers working with List and Struct columns, encoding repeated strings as Categorical and Enum dtypes, and reducing memory use through numeric downcasting.
4
Working with Polars at Scale
Learn how to use the streaming and GPU engines, sink large query results directly to disk with partitioning, and test pipelines with Polars' built-in assertions.
Scaling and Optimizing Data Pipelines with Polars
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