This practical, hands-on course empowers learners to apply the PyMongo library in building robust data solutions tailored to banking environments. Through a structured case study, participants will construct a modular Python-MongoDB integration that loads, segments, and analyzes real-world customer data.
PyMongo Case Study - Aggregating Customer Data of a Bank
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PyMongo Case Study - Aggregating Customer Data of a Bank
Ce cours fait partie de Spécialisation Python NoSQL Data Engineering with MongoDB
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec
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4.7
(25 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Import/Export
- Catégorie : Development Environment
- Catégorie : Financial Data
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : MongoDB
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Customer Data Management
- Catégorie : Data Integration
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Customer Analysis
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
juillet 2025
Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Python NoSQL Data Engineering with MongoDB
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 2 modules dans ce cours
This module introduces learners to the foundational components of the PyMongo-based banking data project. It begins with project setup, including environment preparation, structured logging, and modular programming practices. Learners will then connect to MongoDB using PyMongo, fetch and load CSV-based customer data, and apply essential data validation techniques. The module emphasizes practical integration between Python and MongoDB to facilitate structured data ingestion and preparation for aggregation.
Inclus
8 vidéos3 devoirs
This module focuses on using MongoDB's powerful aggregation framework to segment and analyze customer data. Learners will begin by defining and structuring aggregation pipelines to filter, group, and transform raw banking data. They will then segment this data into logical collections based on business rules and perform advanced operations using stages such as $match, $group, $project, and $sort. By the end of this module, learners will have practical experience in converting unstructured datasets into meaningful summaries for decision-making and reporting.
Inclus
6 vidéos3 devoirs
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Felipe M.
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Avis des étudiants
4.7
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SS
4
Révisé le 4 sept. 2025
Informative case study with useful examples, though some explanations could be clearer and deeper.
JJ
5
Révisé le 15 nov. 2025
The course progresses smoothly from simple data retrieval to advanced aggregation tasks, making it easy to follow.
SS
5
Révisé le 4 oct. 2025
Insightful case study demonstrating effective use of PyMongo for real-world banking data aggregation tasks.
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