Перейти к основному контенту

Трек

Data Processing and Pipeline Optimization with Polars

Master Polars, a high-performance library for tabular data in Python, and learn to build pipelines that scale to any size.

  • Python
  • Манипулирование данными
  • 11 ч
  • 2,722

Создайте бесплатный аккаунт

Продолжить с Google
или
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, наш Политика конфиденциальности и что ваши данные хранятся в США.

Любимый инструмент учащихся тысяч компаний

Обучаете команду?Попробуйте для бизнеса

Описание трека

Data Processing and Pipeline Optimization with Polars

Get hands-on with Polars, a fast and efficient package for processing tabular data in Python, and learn how to take your pipelines from first draft to production.You'll start with the basics of transforming, cleaning, and visualizing data, then build on those skills with intermediate techniques like text manipulation, time series analysis, joins, and custom expressions for deeper analysis.The track finishes by teaching you to scale and optimize your pipelines: reading query plans, working with Parquet, CSV, and database sources, using advanced data types, and streaming large datasets in batches. You'll come away able to build reliable, well-tested pipelines that handle data of any size.

Предварительные требования

Для этого трека нет предварительных требований

Развивайте навыки работы с данными с DataCamp для мобильных устройств

Продолжайте учиться в любом месте с мобильными курсами и ежедневными 5-минутными практическими заданиями.