Polars для дата-инженеров

Как стать Senior Data Engineer за 3 года и не сойти с ума?

Меня зовут Дима. Я Senior Data Engineer в Сбере. Мой путь включает шесть лет фундаментального образования на ПМИ в НИЯУ МИФИ, стажировку в «Гринатоме» и рост от начинающего инженера до работы с архитектурой высоконагруженных платформ данных.

Курс входит в образовательную линейку Telegram-канала «Логово Дата-Инженера». В канале выходят hard-skill материалы, live-собеседования, архитектурные разборы и практические карты роста от junior до senior.

О курсе

Polars для дата-инженеров — Практический курс по быстрой и предсказуемой обработке табличных данных на одном сервере. Вы освоите выражения Polars, ленивые планы и потоковое выполнение, а затем соберёте промышленный ETL-конвейер.

Технологическая база: Polars 1.42, Python 3.12+, PyArrow.

Кому подойдёт

• дата-инженеры, обрабатывающие CSV, Parquet и большие табличные наборы в Python
• pandas-разработчики, которым нужны скорость, строгие типы и lazy execution
• аналитические инженеры, строящие локальные ETL/ELT-пайплайны
• Python-разработчики, интегрирующие Arrow, DuckDB, базы данных и lakehouse

Чему вы научитесь

• уверенно работать с Series, DataFrame и системой выражений Polars
• читать и записывать CSV, JSON и Parquet с явной схемой и корректными типами
• строить join, aggregation, window и reshape-преобразования без циклов по строкам
• применять LazyFrame, pushdown, streaming и анализ плана запроса
• тестировать схемы и данные, измерять производительность и память
• собирать надёжный production ETL/ELT-пайплайн с мониторингом

Как построена программа

1. Основа Polars: Series, DataFrame, expressions, фильтрация, типы и очистка.
2. Преобразования: строки, даты, агрегации, окна, join и изменение формы.
3. Lazy execution: LazyFrame, query optimizer, pushdown, streaming и данные больше RAM.
4. Качество и интеграции: тесты, Arrow, базы данных, lakehouse и SQL.
5. Итоговый ETL: слои raw/clean/curated, идемпотентность, метрики и оптимизация.

Формат обучения

В курсе 23 модуля и 156 уроков. Каждый урок содержит подробное объяснение, небольшие нарастающие примеры, проверку понимания и практические задачи. Решения практики доступны для разбора после самостоятельной попытки.

Всего внутри 752 тестовых вопросов и 479 практических задач. Ориентировочная нагрузка: 100-160 часов. Курс рассчитан на самостоятельный темп без обязательных дедлайнов.

Итоговый проект

End-to-end ETL интернет-магазина: чтение сырых файлов, явные схемы, очистка, join и агрегации, ленивый streaming-план, Parquet-витрины, тесты и мониторинг.

Что потребуется на старте

• базовый Python: функции, коллекции, файлы и виртуальное окружение
• Python 3.12+, Polars 1.42 и PyArrow; установка разобрана в курсе
• знание pandas или SQL полезно, но не является обязательным

Как получить максимум пользы

1. Запускайте примеры и меняйте входные данные, а не ограничивайтесь чтением.
2. Сначала отвечайте на тест и решайте задачу самостоятельно, затем сверяйтесь с разбором.
3. Ведите журнал ошибок, решений и технических компромиссов.
4. Собирайте упражнения в отдельный репозиторий и регулярно возвращайтесь к старым задачам.
5. Связывайте каждый инструмент с проблемой, которую он решает в реальной системе.

Результат прохождения

Вы сможете заменять хрупкие табличные скрипты воспроизводимыми Polars-пайплайнами, читать планы выполнения и подтверждать производительность измерениями.

Telegram: Логово Дата-Инженера

В Telegram-канале автора публикуются материалы по Rust, Java, Python, Go, SQL, pandas, Polars, Scala, Spark, Flink, Kafka, Hadoop, Airflow, DWH, Trino, ClickHouse, S3, файловым форматам, Docker/Kubernetes, разборы собеседований и архитектура Enterprise-проектов. Подписка поможет дополнять последовательную программу курса живыми кейсами из профессии.