Online kurz Knižnica Polars v Pythone

Name: Online kurz Knižnica Polars v Pythone
Brand: Vita
SKU: online-kurz-python-polars-analyza-spracovanie-dat
Price: 224 EUR
Availability: InStock
Rating: 4.8 (187 reviews)

Online kurz Python Polars - Analýza a Spracovanie Dát je pre vás ideálny, ak sa chcete naučiť efektívne spracovávať a analyzovať tabuľkové údaje pomocou knižnice Polars v Pythone. Ide o certifikovaný online kurz na Python Polars. V úvode sa dozviete, čo je knižnica Polars, na čo sa používa a ako s ňou začať pracovať. Pripravíme si prostredie a predstavíme si dátové rámce (DataFrames), ktoré slúžia na organizáciu a spracovanie údajov v riadkoch a stĺpcoch. Naučíte sa orientovať v možnostiach Polars a porovnáme jeho využitie s knižnicou Pandas a nástrojom Apache Spark. Významnú časť kurzu venujeme Apache Parquet a Apache Arrow, ich vlastnostiam a využitiu pri práci s rozsiahlejšími údajmi. Vysvetlíme si rozdiel medzi ukladaním dát do súborov a ich reprezentáciou v pamäti, ako aj prepojenie Apache Arrow s formátom Feather. Prakticky si ukážeme exporty do Microsoft Excelu a formátu Feather, ktoré využijete pri odovzdávaní výsledkov alebo ďalšom spracovaní údajov. Pri súboroch Parquet porovnáme kompresné algoritmy Snappy, Gzip a Brotli z pohľadu veľkosti súborov a rýchlosti práce s dátami. Oboznámite sa aj s prostredím Google Colab a možnosťami nastavenia grafického procesora (GPU – Graphics Processing Unit). Získané poznatky využijete pri práci s firemnými údajmi, príprave analytických podkladov a výbere vhodných dátových formátov. Ak sa chcete skutočne naučiť používať knižnicu Polars v Pythone na analýzu a spracovanie dát, tak toto je ideálny vstupný online kurz pre vás.

Rich snippety

Kurz od Miroslav Reiter - 08.09.2026

Kód kurzu: PYTHON-POLARS

Slovenský

Online kurz Knižnica Polars v Pythone vás naučí

Vysvetliť, čo je knižnica Polars v Pythone a na aké dátové úlohy sa používa
Identifikovať a riešiť limity tabuľkových preprocesorov ako Microsoft Excel pri práci s veľkými dátami
Pracovať s dátovými rámcami pri spracovaní a analýze tabuľkových údajov
Porovnať možnosti a využitie nástrojov Polars, Pandas a Apache Spark
Rozlíšiť Apache Parquet a Apache Arrow a vysvetliť ich úlohu pri práci s dátami
Pracovať so súbormi Parquet a posúdiť ich využitie pri ukladaní rozsiahlejších údajov
Exportovať údaje z Polars do súborov Microsoft Excel
Exportovať tabuľkové údaje do formátu Feather a vysvetliť jeho prepojenie s Apache Arrow
Porovnať kompresné algoritmy Snappy, Gzip a Brotli pri ukladaní dát do formátu Parquet
Používať Google Colab na spúšťanie Python kódu a orientovať sa v možnostiach nastavenia GPU

Požiadavky a Vstupné Znalosti

Pokročilá úroveň práce s PC a Windows, Linux alebo macOS
Pokročilá úroveň práce s kancelárskym balíkom Microsoft Office, OpenOffice alebo LibreOffice
Pokročilá úroveň práce s textovým editorom
Na absolvovanie tohto kurzu sú potrebné skúsenosti s kódovaním a programovaním v Pythone
Znalosť premenných, základných dátových typov, zoznamov a slovníkov v Pythone
Orientácia v tabuľkových údajoch, riadkoch a stĺpcoch, napríklad z Microsoft Excelu
Orientácia v podmienkach, cykloch a používaní funkcií
Práca s príkazovým riadkom, nástrojom PIP a inštaláciou Python knižníc
Odporúčaním pre tento kurz je absolvovanie kurzu Python II. Mierne Pokročilý
Odporúčaním pre tento kurz je absolvovanie kurzu SQL II. Mierne Pokročilý

Cieľové skupiny a Komu je kurz určený

Python programátori, ktorí chcú rozšíriť svoje zručnosti o knižnicu Polars
Dátoví analytici, ktorí spracovávajú a vyhodnocujú tabuľkové údaje
Dátoví inžinieri, ktorí pripravujú a transformujú údaje na ďalšie spracovanie
Dátoví vedci, ktorí potrebujú efektívne pripravovať analytické datasety
Používatelia knižnice Pandas, ktorí chcú spoznať možnosti Polars a porovnať oba nástroje
Databázoví špecialisti, ktorí chcú spracovávať exportované údaje pomocou Pythonu
Špecialisti na reporting a business intelligence, ktorí pripravujú dátové podklady pre reporty
Finanční a obchodní analytici so základmi Pythonu, ktorí pracujú s rozsiahlejšími tabuľkami
Výskumníci, doktorandi a študenti technických alebo ekonomických odborov so základmi Pythonu
Technicky zameraní používatelia Excelu, ktorí ovládajú základy Pythonu a chcú rozšíriť možnosti práce s dátami

Obsah a Učebná Osnova online kurz Knižnica Polars v Pythone

I. Úvod do Knižnice Polars v Pythone a Porovnanie s Pandas a Apache Spark

Čo je knižnica Polars v Pythone, na čo sa používa a ako ju začať používať? Náhľad	49:15
Ako pracovať s knižnicou Polars v Pythone a aké sú rozdiely medzi Polars, Pandas a Apache Spark pri analýze a spracovaní dát?	58:30

II. Apache Parquet a Apache Arrow pri Spracovaní Veľkých Dát

Čo sú Apache Parquet a Apache Arrow a ako sa používajú pri ukladaní a spracovaní veľkých dát (Big Data)?

40:05

III. Exporty do Excelu a Feather, Kompresia Parquet a Google Colab s GPU

Ako exportovať dáta do Excelu a formátu Feather, porovnať kompresné algoritmy Parquet (Snappy, Gzip a Brotli) a používať Google Colab s GPU?

29:13

Často Kladené Otázky FAQ

Čo je Python Polars?

Polars je otvorená knižnica na spracovanie a analýzu štruktúrovaných údajov v jazyku Python. Umožňuje pracovať s dátovými rámcami, filtrovať, triediť, spájať a zoskupovať údaje aj vykonávať súhrnné výpočty. Využíva paralelné spracovanie a optimalizáciu dátových operácií. Dokumentácia Polars.

Kto používa Python Polars?

Python Polars používajú dátoví analytici, dátoví inžinieri, dátoví vedci a programátori. Medzi zdokumentovaných používateľov patrí DB Systel zo skupiny Deutsche Bahn, ktorá Polars využíva pri spracovaní dát pre optimalizáciu železničnej dopravy. Prípadová štúdia DB Systel.

Kde sa používa Python Polars?

Python Polars využijeme pri spracovaní firemných údajov, finančných a obchodných analýzach, príprave podkladov pre reporty, vedeckom výskume a príprave dát pre strojové učenie. Uplatnenie nachádza pri práci s tabuľkovými údajmi a rozsiahlejšími dátovými súbormi.

Prečo sa používa Python Polars?

Python Polars poskytuje nástroje na efektívne spracovanie tabuľkových údajov, využitie viacerých jadier procesora a optimalizáciu dátových operácií. Podporuje moderné dátové formáty a umožňuje prehľadne zapisovať transformácie údajov. Výsledná rýchlosť závisí od charakteru dát, vykonávaných operácií a hardvéru. Dokumentácia Polars.

Aké sú TOP certifikácie súvisiace s Python Polars a dátovou analýzou?

Medzi súvisiace certifikácie patria PCED – Certified Entry-Level Data Analyst with Python od 69 USD a PCAD – Certified Associate Data Analyst with Python od 195 USD od Python Institute. Overujú znalosti dátovej analýzy v Pythone, nejde však o samostatné certifikácie knižnice Polars. Externá certifikačná skúška nie je súčasťou kurzu a uhrádza sa osobitne. PCED, PCAD.

Aký je plat a koľko zarábajú pozície využívajúce Python Polars?

Znalosť Python Polars využijeme na pozíciách dátového analytika, dátového inžiniera a Python programátora. Podľa portálu Platy.sk zarába 80 % dátových analytikov na Slovensku 1 685 až 3 277 Eur mesačne v hrubom. Mzda závisí od pracovnej pozície, skúseností, regiónu a ďalších odborných zručností. Údaje sú overené k 8. septembru 2026. Platy.sk.

Aké programy a nástroje sa používajú v kurze Python Polars?

Python, knižnica Polars, Google Colab a Microsoft Excel. Súčasťou obsahu sú Apache Parquet, Apache Arrow, formát Feather a kompresné algoritmy Snappy, Gzip a Brotli. Pri porovnávaní nástrojov sa venujeme aj Pandas a Apache Spark.

Lektori

Miroslav Reiter

Programátor, manažér a marketér, ktorý mudruje vo vlastnej vzdelávacej spoločnosti IT Academy. Workoholik so 134 certifikáciami a 15 titulmi. Vytvoril som vzdelávaciu platformu VITA.sk, pretože milujem vzdelávanie a všetko čo k nemu patrí. Pomáham firmám ale aj jednotlivcom zlepšovať ich podnikanie a IT. Certifikácie: Microsoft certifikovaný tréner, Google certifikovaný tréner, ITIL, PRINCE2 tréner. 50000+ vyškolených klientov a 1000+ firiem, ktorým som pomohol. Vybrané referencie: Národná Rada SR, Slovnaft, IBM, Panasonic, Ministerstvo obrany SR, ČSOB, Generali, Tatra banka, Európska komisia, SPP, Pixel Federation, ESET.

Všetky kurzy lektora

Novinka