Encerrando
Dimensionamento e Otimização de Pipelines de Dados com Polars
Liam Brannigan
Data Scientist & Polars Contributor
Capítulo 1
- Entender como o Polars otimiza consultas lazy nos bastidores
- Ler planos de consulta e fazer profiling da execução
- Usar dados ordenados e operações fast-path para reduzir trabalho
Capítulo 2
- Comparar CSV e Parquet e inspecionar metadados
- Controlar como o Polars faz scan e grava dados
- Escalar para múltiplos arquivos, partições e bancos de dados
Capítulo 3
- Trabalhar com colunas list e struct para dados aninhados
- Usar tipos categorical e enum para strings repetidas
- Estimar o tamanho do DataFrame e ajustar a precisão numérica
Capítulo 4
- Usar engines de execução: padrão, streaming e GPU
- Processar em lotes e gravar saídas em disco
- Testar consultas Polars para pipelines robustos e confiáveis
