Polars

Cette formation intensive de 3 jours sur Polars cible les utilisateurs Python expérimentés avec Pandas, nécessitant une bonne maîtrise de Python, des DataFrames Pandas et des bases en manipulation de données pour une migration fluide. La progression pédagogique est structurée logiquement : le Jour 1 initie à la philosophie Polars (architecture columnar, API expression-first) et corrige les pièges Pandas via manipulations idiomatiques (select, with_columns, jointures) ; le Jour 2 approfondit la Lazy Execution (plans d'exécution, pushdown, streaming) pour optimiser les performances ; le Jour 3 aborde la production (Parquet partitionné, PyArrow, intégration DuckDB/lakehouse) avec benchmarks concrets. Les méthodes d'apprentissage alternent théorie démontrée, mini-exercices pratiques (correction de code Pandas, analyse de plans .explain()), mises en situation (nettoyage de datasets massifs, benchmarks CPU/mémoire) et ateliers (traduction de pipelines, rédaction de rapports professionnels). À l'issue, les participants maîtrisent l'écriture idiomatique Polars, l'optimisation lazy (predicate/projection pushdown), la production de fichiers Parquet scalables et la mesure objective de gains (temps, mémoire), favorisant une expérience immersive et mesurable pour des pipelines data performants en production.