In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit dem leistungsstarken Aggregations-Framework von MongoDB Datenanalysen durchführen können. Sie beginnen diesen Kurs mit dem Aufbau eines Grundwissens über Aggregation. Indem Sie diese Funktionen des Aggregation Frameworks verstehen, lernen Sie, wie Sie komplexe Fragen zu Ihren Daten stellen können. Damit ist die Grundlage für den Rest des Kurses gelegt, in dem Sie in die Tiefe gehen und mehr über Schemadesign, relationale Datenmigrationen und maschinelles Lernen mit MongoDB erfahren. Am Ende dieses Kurses werden Sie wissen, wie Sie MongoDB und sein Aggregation Framework am besten in Ihrem eigenen Data Science Workflow einsetzen können.
MongoDB Aggregation Framework
MongoDB Aggregation Framework
Dozenten: Nathan Leniz
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66 Bewertungen
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Netzwerkanalyse
- Kategorie: Migration von Daten
- Kategorie: Integration von Daten
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Unstrukturierte Daten
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Abfragesprachen
- Kategorie: NoSQL
- Kategorie: MongoDB
Wichtige Details
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36 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
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Felipe M.
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Jennifer J.
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Bewertungen von Lernenden
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NT
Geprüft am 12. Juli 2019
The course was excellent, but there were some problems: - There were mistakes in some assignments codes. - Some codes mentioned in the lectures were not available in resources.
ZZ
Geprüft am 9. Sep. 2019
Very clear introduction to the MongoDB Aggregation Framework. Interesting and comprehensive data analysis examples as well!
NV
Geprüft am 14. Sep. 2025
This is a great course, but more corrections on the solutions in the graded-assignment section and discussion-forum participations by the staff should be considered.
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