[인프런] 강의 소개 - Right now, Polars

Pandas에서 Polars로! 데이터 분석의 새로운 시작

데이터 분석을 더 빠르고 효율적으로!

최근 데이터 분석을 하면서 Pandas를 주로 사용해왔지만, 대용량 데이터를 다룰 때 속도가 느려지고 메모리 사용량이 많아지는 한계를 경험했습니다. 그러던 중 Polars를 접하게 되었고, 이를 활용하면 데이터 분석을 훨씬 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있다는 사실을 알게 되었습니다.

이번 강의를 직접 수강하며 Pandas와 Polars의 차이점을 명확히 이해하고, 실무에서 어떻게 적용할 수 있을지 배웠습니다. 지금부터 그 내용을 공유해보겠습니다!

📌 Polars 공식 사이트: https://pola.rs/
📌 강의 수강하기: https://www.inflearn.com/course/right-now-polars#reviews

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📌 강의에서 배운 내용

1️⃣ Pandas 기초 및 활용

• Pandas의 기본 개념과 주요 기능을 다시 정리하며 복습
• 데이터 프레임 생성, 수정, 조회 등 기본적인 데이터 조작법 익히기
• 데이터 전처리 기법 및 변환 작업 실습

2️⃣ Polars로 데이터 분석하기

• Polars의 등장 배경과 특징 이해
• Pandas와 비교하여 성능이 얼마나 향상되는지 직접 실습
• Polars의 주요 기능과 데이터 처리 방식 익히기

3️⃣ Pandas vs. Polars 비교 분석

• 벡터 연산(Vectorized Operations) 기반의 속도 차이 체험
• 메모리 사용 효율성 확인
• 데이터 변환 및 처리 방식의 차이를 비교하며 실전 적용 방법 학습

4️⃣ 실전 프로젝트 진행

• Pandas와 Polars를 사용하여 동일한 데이터 분석 수행
• Polars를 활용하여 최적화된 데이터 처리 방법 실습
• Pandas에서 Polars로 전환하는 과정 경험

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📌 강의를 듣고 느낀 점

✅ Polars는 정말 빠르다!
강의에서 제공된 예제 데이터를 활용해 Pandas와 Polars의 처리 속도를 비교해보니, Polars가 훨씬 빠르게 실행되는 것을 직접 확인할 수 있었습니다. 특히 대용량 데이터셋을 다룰 때 그 차이가 확연했습니다.

✅ 메모리 효율성이 뛰어나다
Lazy evaluation 방식을 적용한 Polars는 불필요한 연산을 최소화해 메모리 사용량이 훨씬 줄어드는 것을 알게 되었습니다. 실무에서 대규모 데이터를 다룰 때 매우 유용할 것 같았습니다.

✅ Pandas 사용자라면 쉽게 배울 수 있다
Polars의 문법이 Pandas와 유사한 부분이 많아서, Pandas를 이미 알고 있다면 어렵지 않게 익힐 수 있었습니다. 다만, 새로운 개념들이 있어서 처음에는 약간의 학습이 필요했습니다.

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📌 Polars 실습 예제

아래는 Pandas와 Polars를 비교하여 간단한 데이터 프레임을 생성하고 처리하는 예제입니다.

import pandas as pd
import polars as pl
import time

# 샘플 데이터 생성
data = {'A': range(1, 100001), 'B': range(100001, 200001)}

# Pandas로 데이터 처리
start_time = time.time()
df_pandas = pd.DataFrame(data)
df_pandas['C'] = df_pandas['A'] + df_pandas['B']
pandas_time = time.time() - start_time
print(f"Pandas 처리 시간: {pandas_time:.4f}초")

# Polars로 데이터 처리
start_time = time.time()
df_polars = pl.DataFrame(data)
df_polars = df_polars.with_columns((df_polars['A'] + df_polars['B']).alias("C"))
polars_time = time.time() - start_time
print(f"Polars 처리 시간: {polars_time:.4f}초")

이 코드를 실행하면 Pandas와 Polars의 데이터 처리 속도를 비교할 수 있습니다. 특히 데이터가 많아질수록 Polars의 빠른 속도를 체감할 수 있습니다.

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📢 강의를 추천하는 이유

Pandas를 사용하면서 속도나 메모리 문제로 불편함을 느꼈다면, 이 강의를 꼭 들어보길 추천합니다. 저는 직접 수강하면서 Polars의 강력함을 몸소 체험했고, 앞으로 실무에서 적극적으로 활용할 계획입니다.

데이터 분석을 한 단계 더 업그레이드하고 싶다면, 지금 바로 강의를 시작해보세요! 🚀

📌 Polars 공식 사이트: https://pola.rs/
📌 강의 수강하기: https://www.inflearn.com/course/right-now-polars#reviews