Курс подходит
- Новичкам, которые хотят научиться писать и понимать код
- Специалистам, которым нужна системная практика
- Самоучкам, желающим собрать проект для портфолио
Программирование
Онлайн-курс «Polars для обработки данных»
Быстро обрабатывать табличные данные через выражения, lazy execution и колонночную модель. Обучение построено вокруг практики и завершается самостоятельной итоговой работой.
Итоговый результат: аналитический pipeline для CSV и Parquet с тестами качества и benchmark.
12 модулейот основ до проекта
33–45 часовв удобном темпе
Автопроверкаобратная связь сразу
Сертификатс проверкой подлинности
О программе
Кому подойдёт курс и чему вы научитесь
Практические навыки
- Разбирать «Колонночная модель» на практическом примере
- Проектировать «Series и DataFrame» на практическом примере
- Применять «Expressions» на практическом примере
- Проверять «Фильтрация» на практическом примере
- Сравнивать решения для «Агрегации» на практическом примере
- Объяснять результат по теме «Joins» на практическом примере
Программа обученияМодуль 1 · Основа Модуль 2 · Основа Модуль 3 · Основа Модуль 4 · Сборка Модуль 5 · Сборка Модуль 6 · Сборка Модуль 7 · Сборка Модуль 8 · Сборка Модуль 9 · Проверка и усиление Модуль 10 · Проверка и усиление Модуль 11 · Проверка и усиление Модуль 12 · Защита
Что вы изучите и создадите
Каждый модуль объясняет отдельную тему простыми словами и закрепляет её практикой.
Колонночная модель
«Колонночная модель» простыми словами — это умение выделить сущности, границы и связи, затем проверить схему на основном и аварийном сценариях. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Series и DataFrame
«Series и DataFrame» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Expressions
«Expressions» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Фильтрация
«Фильтрация» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Агрегации
«Агрегации» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Joins
«Joins» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Строки и даты
«Строки и даты» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Lazy API
«Lazy API» простыми словами — это умение зафиксировать контракт, реализовать успешный обмен и обработать таймаут, повтор и некорректный ответ. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Streaming
«Streaming» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Parquet и Arrow
«Parquet и Arrow» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Тесты и benchmark
«Тесты и benchmark» простыми словами — это умение задать наблюдаемое поведение, подготовить репрезентативные случаи и сравнить ожидаемый результат с фактическим.
Итоговый pipeline
«Итоговый pipeline» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Результат
аналитический pipeline для CSV и Parquet с тестами качества и benchmark
По ходу курса ученик выполняет практические задания, проверяет себя и постепенно готовит итоговую работу.
Что нужно знать до начала
Уметь пользоваться компьютером, устанавливать программы и работать с файлами. Для курсов «с нуля» опыт разработки не требуется.
Инструменты курса
Python, Polars, Arrow, Parquet, Jupyter
Формат
Теория простыми словами, разобранный пример, практика, автопроверка и итоговый проект
Можно начать сразу
Начать обучение →Перейдите от программы к практике
Доступ ко всем модулям, автопроверке и сертификату — 17 900 ₽.
Ответы на вопросы
Подойдёт ли курс новичку?
Да. Материал идёт от простых действий к самостоятельной работе, а новые термины объясняются по ходу курса.
Как проверяются задания?
Система проверяет текст ответа по критериям урока и короткий тест. Код, сайт или другой результат ученик прикладывает как доказательство: система оценивает объяснение, но не запускает проект автоматически.
Когда я получу сертификат?
Именной сертификат освоения основной части программы автоматически выпускается после зачёта 80% модулей. В нём указано, сколько модулей пройдено; обучение можно продолжить до 100%.