Descripción

Pandas ha sido la principal librería de Python para hacer análisis de datos tabular en la última década. Tiene una sintaxis muy versátil, un montón de funcionalidades y también se integra perfectamente con muchas herramientas de Machine Learning. No obstante también nació con varias limitaciones o "pecados originales" que hace muy difícil su uso para datasets masivos.

Polars por el otro lado se ha posicionado como el sustituto ideal de pandas y cada vez está ganando más tracción y más adeptos.

En esta charla veremos sus diferencias y similitudes haciendo un análisis hands on sobre un dataset que tiene millones de registros.

Nico Popescul es un profesional de Data Science con 8 años de experiencia. Su carrera profesional ha estado siempre ligada al sector bancario. Ha llevado a cabo proyectos de Analítica Avanzada y Machine Learning en algunos de los principales bancos de España. Desde hace 5 años trabaja en CaixaBank Advanced Business Analytics. Como Manager de Data Science, es responsable de puesta en producción y monitorización de modelos (MLOps). Desde noviembre de 2023 es Google Certified Machine Learning Engineer. Estuvo en el top 50 mundial en 2 categorías diferentes de la prestigiosa plataforma Kaggle (> 17 millones de usuarios).