La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation Polars - Analyser des données à grande échelle sont : Maîtrise de Python, bases en Pandas et manipulation de datasets structurés. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Polars - Analyser des données à grande échelle est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Polars - Analyser des données à grande... | Learni

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 telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Polars - Analyser des données à grande échelle 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 mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation Polars - Analyser des données à grande échelle, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

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 - Analyser des données à grande échelle 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.

Objectifs de la formation

Maîtriser les DataFrames Polars pour des analyses professionnelles ultra-rapides

Développer des pipelines de données performants avec expressions lazy

Implémenter des joins complexes et agrégations avancées en entreprise

Optimiser le traitement de datasets massifs avec streaming et parallelism

Concevoir des workflows certifiants intégrant Polars à des outils data

Déployer des scripts Polars scalables pour des compétences compétitives

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Polars : créer et manipuler des DataFrames performants (lazy mode, expressions)

Plongez dans l'installation de Polars et la création de DataFrames à partir de CSV, Parquet ou bases SQL, explorez le mode lazy pour différer les calculs et accélérer les traitements, réalisez des sélections, filtres et mutations avec des expressions fluides et vectorisées, appliquez ces techniques sur datasets réels d'entreprise comme des logs clients, produisez vos premiers rapports optimisés avec code review personnalisé par le formateur.

Module 2Opérations avancées Polars : joins, groupby et window functions (stratégies d'optimisation)

Maîtrisez les joins multi-types sur datasets volumineux, implémentez des groupby explosifs avec agrégations personnalisées et expressions conditionnelles, découvrez les window functions pour rankings et cumuls roulants sur ventes ou métriques business, testez sur cas concrets comme l'analyse de cohortes clients, optimisez les performances via profilers intégrés, générez des visualisations préliminaires et exportez vers Pandas ou bases de données pour une intégration fluide en production.

Module 3Optimisations Polars : streaming, parallelism et tuning mémoire (benchmarks réels)

Activez le streaming pour traiter des téraoctets sans crash mémoire, configurez le multi-threading et parallelism sur clusters locaux ou cloud, benchmarkez Polars contre Pandas sur datasets d'entreprise réels démontrant des gains x30 en vitesse, appliquez des scans Parquet optimisés et predicates pushdown, résolvez des pièges courants comme les UDF coûteuses, produisez un rapport de performance chiffré sur votre projet fil rouge avec conseils d'expert pour scaler en équipe.

Module 4Applications Polars : intégrations et projets professionnels (API, ML pipelines, déploiement)

Intégrez Polars à Dask, PyArrow ou FastAPI pour des pipelines end-to-end, connectez à des APIs externes et bases NoSQL pour ETL avancés, développez un projet fil rouge complet comme un dashboard analytique temps réel, déployez via Docker pour environnements prod, évaluez la robustesse avec tests unitaires Polars, recevez un portfolio certifiant et un plan de montée en compétences pour booster votre carrière data en entreprise.