ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์สฟรี

การปรับขนาดและเพิ่มประสิทธิภาพ Data Pipeline ด้วย Polars

ขั้นกลาง4 ชม.

เรียนรู้การปรับแต่ง ขยายขนาด และทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูล Polars เพื่อประสิทธิภาพพร้อมใช้งานจริง

Python4 ชม.15 วิดีโอ56 แบบฝึกหัด4,800 XP548หนังสือรับรองความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google
หรือ
เมื่อดำเนินการต่อ ถือว่าคุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งานและ นโยบายความเป็นส่วนตัว และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

ได้รับความไว้วางใจจากผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

กำลังฝึกอบรมทีมอยู่ใช่ไหม?

ทดลองใช้สำหรับองค์กร

รายละเอียดคอร์ส

ยกระดับทักษะ Polars สู่การใช้งานในระดับ Production เรียนรู้การอ่าน Query Plan และปลดล็อกศักยภาพเต็มของ Optimizer ทำงานกับไฟล์ Parquet, CSV และแหล่งข้อมูลจากฐานข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมใช้งาน Dtype ขั้นสูง เช่น List, Struct, Categorical และ Enum นอกจากนี้ยังครอบคลุมการ Stream คิวรีขนาดใหญ่ลงดิสก์ การประมวลผลข้อมูลแบบ Batch และการสร้าง Pipeline ที่ทดสอบได้ด้วย Assertion ในตัว เมื่อเรียนจบแล้ว จะสามารถสร้าง Data Workflow ที่มีประสิทธิภาพสูงและรองรับข้อมูลทุกขนาดได้

ข้อกำหนดเบื้องต้น

หลักสูตร

โครงร่างคอร์ส

2

การนำเข้าและส่งออกข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

เรียนรู้การอ่านและเขียนไฟล์ Parquet การ Parse CSV ที่มีรูปแบบไม่สม่ำเสมอ การสแกนชุดข้อมูลหลายไฟล์และแบบ Hive-partitioned รวมถึงการคิวรีฐานข้อมูลจาก Polars
เริ่มบท
3

Dtype ขั้นสูงสำหรับการวิเคราะห์ที่เหมาะสมที่สุด

บทนี้ครอบคลุมการทำงานกับคอลัมน์ List และ Struct การเข้ารหัสสตริงที่ซ้ำกันด้วย Dtype แบบ Categorical และ Enum และการลดการใช้หน่วยความจำด้วย Numeric Downcasting
เริ่มบท

การปรับขนาดและเพิ่มประสิทธิภาพ Data Pipeline ด้วย Polars

เรียนคอร์สจบแล้ว

รับใบรับรองความสำเร็จ

ลงทะเบียนเลย

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน