🟠 Polars: cómo procesar datos de una forma diferente con Python скачать в хорошем качестве

🟠 Polars: cómo procesar datos de una forma diferente con Python

Polars plantea un cambio de paradigma porque propone una forma diferente de procesar los datos respecto a lo que ya conocemos. Es una librería de Python que sirve para hacer procesamientos masivos de forma muy rápida sin necesidad de usar Spark. Este video está dividido en una parte conceptual y en otra práctica. A nivel conceptual explicamos: qué es una arquitectura de datos multi-engine y por qué son importantes. Además, explicamos cómo funciona Polars, por qué funciona más rápido y qué lo hace distinto. En la parte práctica mostramos Polars en la vida real a partir de: 🔹 Ejemplos concretos (tomamos un conjunto de datos y, usando Polars, lo pasamos por las distintas capas del data lake). 🔹 Un caso de negocio real en el que buscamos darle acceso a una aplicación a los datos del data lake pero de una forma escalable y costo-efectiva. Allí vemos cómo el uso de Polars tuvo mucho sentido en el marco de un data lake. Para terminar, analizamos cuál fue el resultado del uso de Polars en términos de tiempos, reducción de costos, escalabilidad, etc. - 🏅 En Datalytics somos partners certificados de Databricks, Microsoft, AWS, dbt y más. ⚡ Si querés aprender más o desarrollar proyectos en data & AI - https://www.datalytics.com/ Nuestras redes sociales: 🟠 LinkedIn -   / datalytics   🟠 Instagram -   / datalytics.bi   🟠 Medium -   / datalytics   🟠 Youtube -    / @lovelyticslatam   - Capítulos: 00:00:00 Introducción 00:05:11 Contexto: ¿cómo llegamos hasta acá? 00:15:06 Las arquitecturas multi-engine. 00:17:12 ¿Dónde y por qué podemos usar Polars? 00:20:49 ¿Qué es Polars? 00:23:24 Las ventajas de utilizar Polars. 00:25:21 Ventajas de Polars vs. Pandas o Spark. 00:27:48 Lazy Evaluation. 00:29:16 ¿Por qué usar Polars? 00:34:00 Polars: principales características. 00:34:36 Polars Expressions. 00:35:22 Polars Pipeline. 00:36:44 Polars SQL Engine. 00:37:56 Polars almacenamiento. 00:44:10 Caso práctico: cómo interactuar con Almacenamiento Cloud (Parquet/Delta). 00:52:37 Caso de negocio usando Polars: recomendación personalizada de cursos. 01:06:37 Conclusiones, ¿cuál fue el resultado del uso de Polars? (tiempos, reducción de costos, escalabilidad, etc.)