Right now, Polars

초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 개발 · 프로그래밍] 강의입니다.

Python 기반 데이터 분석 라이브러리 Polars의 기초 개념부터 간단한 데이터 처리 및 탐색적 데이터 분석(EDA)까지 데이터 분석에 필요한 고급 기술을 습득하고 싶은 중급 및 전공 학습자, Polars을 다양하게 활용해보고 싶은 분들을 대상으로 하는 강의입니다.

Polars는 Pandas와 비슷하고 편리한 구문을 제공하며, 데이터 과학과 관련된 다양한 작업을 쉽고 효율적으로 수행할 수 있게 해주는 Python 라이브러리입니다. Polars는 다양한 형태의 대용량 데이터 셋을 고속으로 처리할 수 있게 설계된 고성능 데이터 분석 라이브러리입니다.

아래 그림은 Polars와 Pandas 의 데이터 처리 속도 비교한 이미지 입니다.

이런 걸 배워요!

• Python

• Polars 기초 개념

• 시리즈 및 데이터 프레임 조작 방법

• Polars를 활용한 탐색적 데이터 분석(EDA)

  
  

이런 분들께 추천드려요! 학습 대상은 누구일까요?

• Python을 사용하여 데이터 분석을 하고자 하는 분

• 빠르게 Polars 공부를 원하는 중급자

• 데이터 처리 성능을 향상시키고 싶은 분

• Pandas의 성능 한계를 느끼고 대안을 찾고 있는 분

  
  

선수 지식, 필요할까요?

• Python

• Pandas 기초

• Numpy 기초

• 데이터 분석 기초

수강생의 고민 & 해결 방법

• 데이터 처리 속도 향상: Pandas 보다 Polars의 빠르고 효율적인 데이터 처리 능력을 통해 대용량 데이터도 빠르게 분석할 수 있습니다.

• 메모리 절약: Pandas의 높은 메모리 사용량으로 인한 문제를 겪었던 반면, Polars의 효율적인 메모리 사용으로 인해 데이터 처리 중 메모리 부족 문제를 최소화할 수 있었습니다.

• 간편한 데이터 조작: Polars의 직관적이고 강력한 기능을 사용하여 복잡한 데이터 프레임 조작과 변환을 쉽게 수행할 수 있습니다.

• 실습 중심 학습: 단계별 실습을 통해 Polars의 기능을 직접 체험하며 익힐 수 있어 새로운 도구에 대한 두려움을 극복할 수 있습니다.

강의를 들은 후 수강생의 변화

• polars 기본적인 사용법을 익힐 수 있습니다.

• 복잡한 데이터 작업도 효율적으로 수행할 수 있습니다.

• Polars를 활용한 EDA 기법을 익혀 데이터의 패턴과 통찰을 빠르게 발견할 수 있습니다.