Analiza dużych zbiorów danych w Python

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Standardowe narzędzia analizy danych w Pythonie szybko napotykają ograniczenia przy pracy z dużymi zbiorami — pandas zwalnia, pamięć RAM się wyczerpuje, a przetwarzanie trwa godzinami zamiast minut. Dwudniowe szkolenie przygotowuje analityków i inżynierów danych do efektywnej pracy z dużymi wolumenami danych, od optymalizacji pandas przez nowoczesne biblioteki Polars i Vaex, po przetwarzanie rozproszone z Dask i PySpark. Program obejmuje również formaty kolumnowe Parquet i Arrow, profilowanie pamięci oraz strategie doboru narzędzi w zależności od skali danych.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: optymalizować pandas pod kątem wydajności i zużycia pamięci, przetwarzać rozproszone zbiory danych z wykorzystaniem Dask, korzystać z biblioteki Polars jako wydajnej alternatywy dla pandas, pracować z formatami kolumnowymi Parquet i Arrow. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.

Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: analityków danych pracujących z dużymi zbiorami w Pythonie, Data Scientists poszukujących wydajniejszych narzędzi do przetwarzania danych, inżynierów danych budujących pipeline’y analityczne.

Co wyróżnia nasze podejście?

W EITT wierzymy, że najlepsza nauka odbywa się przez praktykę. W ciągu 2 dni intensywnego szkolenia uczestnicy pracują na realnych przykładach i scenariuszach, co gwarantuje nie tylko zrozumienie teorii, ale przede wszystkim umiejętność jej praktycznego zastosowania.

Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5 od uczestników, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji dla organizacji każdej wielkości. Nasi trenerzy to praktycy z wieloletnim doświadczeniem, którzy dzielą się aktualną wiedzą i sprawdzonymi rozwiązaniami.

Szukasz szkolenia dopasowanego do potrzeb Twojego zespołu? Skontaktuj się z nami — przygotujemy program dostosowany do Twoich wymagań.