Polars с нуля: высокопроизводительная аналитика на Python
Polars — это современная библиотека для обработки данных на Python, которая предлагает кратно более высокую производительность по сравнению с Pandas за счёт columnar processing и lazy execution. Курс помогает быстро разобраться, как работать с большими датасетами и строить эффективную аналитику без перегрузки памяти.
Вы изучите архитектуру Polars, работу с DataFrame и LazyFrame, принципы оптимизации запросов и выполнения вычислений. Отдельное внимание уделяется интеграции с Parquet и Arrow, а также переходу с Pandas на более быстрые инструменты.
Курс даёт прочную базу для аналитики данных на Python и подходит для задач от локального анализа до построения ETL-пайплайнов.
- Введение: цели курса и базовые понятия Polars
- Архитектура Polars: Rust-ядро, PyPolars и взаимодействие
- Основы columnar processing: хранение и обработка по столбцам
- Lazy execution: принципы, планы и преимущества для больших датасетов
- Теоретические основы вычислений: сложности, память и модели оценки затрат
- Polars с нуля: термины DataFrame, LazyFrame, Series и Expr
- Экосистема Polars: мосты с Arrow, Parquet, Python и Rust
- Форматы данных и инфраструктура интеграций: Parquet, Arrow, CSV
- Хранение столбцов и подходы к компрессии
- Планы вычислений и оптимизация запросов: выражения и кэширование
- Операции в Polars: агрегации, группировки, фильтрация, сортировка
- Соединения и джоины: принципы реализации и ограничения
- Работа с пропусками и обработка типов данных
- Производительность: многопоточность, SIMD, memory management
- Валидация и качество данных в Polars
- Архитектура интеграций с корпоративной платформой данных
- Архитектурные паттерны для ETL/ELT с Polars
- Проектирование пайплайнов: источники, трансформации, загрузка
- Реализация и внедрение: архитектурные решения, CI/CD для пайплайнов
- Эксплуатация и операционная модель: мониторинг, SLA, версионирование
- Наблюдаемость: телеметрия, трассировка, метрики выполнения
- Безопасность и соответствие требованиям: доступы, аудит, шифрование
- Масштабирование: горизонтальное, вертикальное, распределенные сценарии
- Применение в финансах и страховании: кейсы и решения
- Применение в телеком и IoT: кейсы и решения
- Применение в рознице и маркетинге: кейсы и решения
- Риски, ограничения и типовые ошибки внедрения Polars
- Миграция с Pandas на Polars: стратегия и пошаговый план
- Тестирование аналитических пайплайнов и качество
- Развитие архитектуры данных с Polars: зрелость и эволюционные шаги
- Roadmap Polars в организации: стандарты и практики внедрения
- Практические примеры архитектурных документов и шаблоны
