11.04.2026 16:07
🌎 Python Polars: The Definitive Guide: Transforming, Analyzing, and Visualizing Data with a Fast and Expressive DataFrame API (2025) ❔ Чему вы научите…
🌎 Python Polars: The Definitive Guide: Transforming, Analyzing, and Visualizing Data with a Fast and Expressive DataFrame API (2025)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 Использовать ленивые вычисления (Lazy Evaluation) для оптимизации сложных цепочек обработки данных;
🔵 Обрабатывать гигантские датасеты, превышающие объем оперативной памяти (Out-of-Core Processing);
🔵 Применять мощный API Polars для фильтрации, агрегации и джоинов на скоростях, недоступных классическому Pandas;
🔵 Интегрировать Polars с экосистемой визуализации (Matplotlib, Plotly) и форматами столбцового хранения (Parquet);
🔵 Эффективно утилизировать многопоточность, опираясь на высокопроизводительное ядро, написанное на Rust.
"Python Polars: The Definitive Guide" — это прощание с медленными однопоточными скриптами на Pandas. Книга погружает в самую революционную библиотеку для Data Engineering последних лет. Вы научитесь писать элегантный, декларативный код на Python, который под капотом исполняется на скоростях скомпилированного Rust, кардинально сокращая время обработки терабайтных аналитических выгрузок и ML-датасетов.
➡️ Скачать курс
Архиватор
❔ Чему вы научитесь:
🔵 Использовать ленивые вычисления (Lazy Evaluation) для оптимизации сложных цепочек обработки данных;
🔵 Обрабатывать гигантские датасеты, превышающие объем оперативной памяти (Out-of-Core Processing);
🔵 Применять мощный API Polars для фильтрации, агрегации и джоинов на скоростях, недоступных классическому Pandas;
🔵 Интегрировать Polars с экосистемой визуализации (Matplotlib, Plotly) и форматами столбцового хранения (Parquet);
🔵 Эффективно утилизировать многопоточность, опираясь на высокопроизводительное ядро, написанное на Rust.
"Python Polars: The Definitive Guide" — это прощание с медленными однопоточными скриптами на Pandas. Книга погружает в самую революционную библиотеку для Data Engineering последних лет. Вы научитесь писать элегантный, декларативный код на Python, который под капотом исполняется на скоростях скомпилированного Rust, кардинально сокращая время обработки терабайтных аналитических выгрузок и ML-датасетов.
➡️ Скачать курс
Архиватор