Python og Polars: Effektiv Dataanalyse og Moderne Arbeidsflyt

Python er blant verdens mest populære programmeringsspråk, og har spesielt fått en sterk posisjon innen dataanalyse. De siste årene har Polars vokst frem som et intuitivt og kraftig alternativ til det tradisjonelle pandasbiblioteket for analyse av data.

Hva får du kunnskap om?

I dette kurset vil du lære å bruke Polars i kombinasjon med prinsipper for Tidy Data og skrive kode som utnytter Polars’ expressions for å være lesbar, fleksibel og konsistent. I tillegg til å få en bedre forståelse for hvordan Polars fungerer, vil du bli mer bevisst hvordan du legger opp analysen din slik at den blir etterprøvbar og lett å gjenbruke. Polars er et kraftig verktøy med fokus på høy ytelse, bred støtte for dataformater og en intuitiv syntaks for spørringer. Ved hjelp av sitt lazy API, en kraftig query optimizer, samt muligheten for å bruke streaming mode har Polars god støtte for å jobbe med større datasett.

Undervisningen vil basere seg på interaktive demonstrasjoner, samt små oppgaver hvor deltagerne får noen minutter til å prøve selv underveis. All kode fra demonstrasjonene deles med deltagerne.

Målgruppe og forkunnskaper

Du kan grunnleggende Python. For eksempel vet du hva en variabel og en liste er. For motivasjonen er det gøy å ha et dataanalyseproblem i tankene som du ønsker å løse.

Om du har deltatt på Teknakurset Introduksjon til Dataanalyse med Python er det et glimrende utgangspunkt.

Læringsutbytte

Kurset fokuserer på best practices for hvordan du bør strukturere dataanalysen din, i tillegg til den tekniske syntaksen. I kurset bruker du Polars, men mange av prinsippene gjelder også for andre verktøy som R og pandas. Du vil lære fremgangsmåter som gjør det enklere å planlegge og utføre nye analyser. Du vil bli godt kjent med et knippe funksjoner i Polars som du kan bruke i nesten alle sammenhenger. Målgruppe Du jobber med data i det daglige og ønsker å gjøre strukturerte analyser på disse. Du har prøvd Python og pandas, men synes det kan være litt overveldende, tungvint, eller forvirrende å bruke. Du er nysgjerrig på å lære bedre måter å bruke verktøyene på.

Program

• Intro: Strukturér data for analyse
• Innlesing av data
• Polars Expressions: generelle transformasjoner av data
• Tidy data: grunnlaget for konsistent analyse
• Filtrering og seleksjon
• Gruppering og aggregering
• Kombinasjon av data i forskjellige kolonner og i forskjellige datasett
• Lagring og visning av resultater