Polars для Data Engineer
Этот курс показывает, как использовать Polars для разработки ETL/ELT пайплайнов и обработки больших объёмов данных в data engineering задачах. Он раскрывает подходы к построению архитектуры данных, работе с Data Lake и интеграции с аналитическими платформами.
Внутри — оптимизация чтения и записи Parquet, работа с большими наборами данных, управление схемами и качеством данных. Особый акцент сделан на производительности, оркестрации пайплайнов и эксплуатации решений в production.
Курс помогает применять Polars не как библиотеку, а как полноценный инструмент для построения data pipeline.
- Введение: роль Polars в современных ETL и дата-инженеринге
- Основы и терминология: ETL, ELT, Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh
- Архитектура данных: слои, роли и принципы проектирования пайплайнов
- Основы Polars: что такое Polars, ядро на Rust, API DataFrame
- Lazy evaluation и планирование запросов в Polars
- Типы данных, схемы и контрактная эволюция данных
- Производительность и управление ресурсами: векторизация, многопоточность, память
- Оптимизация чтения и записи Parquet через Polars
- Фильтрация, проекция и агрегации: паттерны и примеры
- Соединения и джойны: стратегии для больших наборов данных
- Оконные функции и окна в Polars: паттерны для анализа
- Архитектурные паттерны ETL на Polars: staging, трансформации, загрузка
- ELT-подходы с Polars: оркестрация между слоями
- Интеграции с аналитическими платформами: BI, SQL-интерфейсы и движки
- Оркестрация пайплайнов: Airflow, Prefect, Dagster - выбор и паттерны
- Облачные источники и хранилища: S3/Glue, ADLS, GCS, JDBC-источники
- Управление схемами и качеством данных: схема-d drift, контракты и профилирование
- Контроль версий данных и ревизия пайплайнов
- Мониторинг, наблюдаемость и дебаггинг ETL-процессов
- Тестирование ETL: unit, integration и data quality checks
- Безопасность, соответствие требованиям и аудит данных
- Развертывание и эксплуатационная модель: CI/CD для дата‑пайплайнов
- Кейс-стади: финансы и банковский сектор на Polars
- Кейс-стади: розничная торговля и телеком
- Риски, ограничения и типовые ошибки при использовании Polars
- Модель зрелости полярного стека и дорожная карта внедрения
- Масштабирование и распределенные вычисления: Polars в кластерах и с Ray
- Развитие компетенций команды и управление изменениями
- План внедрения пилотного проекта: шаги, KPI и оценка эффекта
