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Formation Polars 2026 - Traiter des données massives en Python

Réf. : SNY279
10 personnes max.
4400€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
4 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser Polars 2026 pour un traitement de données ultra-rapide en formation professionnelle
  • Développer des compétences certifiantes en data processing avec Python en entreprise
  • Concevoir des pipelines de données optimisés pour des projets professionnels
  • Implémenter des expressions lazy et eager pour booster les performances
  • Optimiser les queries Polars pour gérer des datasets massifs en production
  • Déployer des applications data scalables avec Polars 2026 certifiant

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans Polars 2026, vos traitements de données Python restent coincés à Pandas, avec des temps d'exécution 10 à 100 fois plus lents sur des datasets >1Go, comme le montrent les benchmarks officiels.

  • 75% des data teams rapportent des pertes de productivité estimées à 20% du temps projet, menant à des retards critiques et surcoûts cloud jusqu'à 50k€ annuels par équipe.

  • En carrière, ignorer Polars freine promotions DevOps data, tandis qu'en entreprise, cela expose à une perte compétitive face aux concurrents agiles.

  • Investissez dès maintenant pour transformer ces risques en avantages scalables.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Polars 2026 : installation, DataFrames et Series (outils de base, méthodes d'import)

Découvrez Polars 2026 via son installation rapide en environnement Python, créez vos premiers DataFrames et Series à partir de CSV ou bases SQL, manipulez les données avec des sélections précises, appliquez des filtres conditionnels sur des millions de lignes, réalisez des exercices pratiques sur des datasets réels d'entreprise, produisez vos premiers rapports exploratoires, consolidez vos acquis avec des challenges chronométrés pour mesurer les gains de vitesse par rapport à Pandas.

Module 2Expressions et transformations Polars 2026 : joins, groupby, agrégations (syntaxe expressive, optimisation mémoire)

Plongez dans les expressions Polars 2026 pour des transformations fluides, effectuez des joins complexes sur de grands volumes sans surcharge mémoire, maîtrisez groupby et agrégations personnalisées avec window functions, testez sur cas concrets comme l'analyse de logs serveur, optimisez via lazy evaluation pour des gains x10 en performance, chaines d'opérations en exercices pairs, générez des visualisations intégrées avec Matplotlib, exportez vers Parquet pour scalabilité.

Module 3Avancé Polars 2026 : streaming, UDF et intégrations (gestion big data, Rust backend)

Explorez le mode streaming Polars 2026 pour datasets infinis, implémentez des User Defined Functions en Python ou Rust pour custom logic, intégrez avec Dask ou Spark pour hybridation, traitez des flux temps réel comme IoT data, exercices sur ETL complets en entreprise, benchmarkez performances contre alternatives, déboguez avec profilers intégrés, produisez des pipelines modulaire réutilisables, préparez le terrain pour production avec monitoring.

Module 4Projets et déploiement Polars 2026 : applications réelles, CI/CD (livrables production, best practices)

Construisez un projet capstone complet avec Polars 2026, intégrez à FastAPI pour API data, déployez sur Docker ou cloud AWS, automatisez tests unitaires sur queries, appliquez best practices sécurité et scalabilité, revue de code en groupe sur cas métier réels, mesurez ROI via metrics performance, recevez templates prêts-à-l'emploi, finalisez avec Q&R et plan post-formation pour compétences durables en entreprise.

Méthode d'évaluation

  • Quiz interactifs quotidiens sur concepts Polars 2026
  • Projets pratiques évalués par formateur certifié
  • Étude de cas finale avec feedback personnalisé

Méthode d'apprentissage

  • Méthodes actives avec 70% pratique sur datasets réels
  • Exercices progressifs adaptés au niveau intermédiaire
  • Cas d'entreprise concrets pour compétences transférables
  • Support vidéo et ressources post-formation illimitées

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Polars 2026 - Traiter des données massives en Python est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Polars 2026 - Traiter des données massives en Python, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
  • Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
  • Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
  • Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet…) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Polars 2026 - Traiter des données massives en Python s'effectue à travers :

  • En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
  • En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
  • Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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