Документоориентированные базы данных стремительно набирают популярность среди NoSQL-решений. Работа с JSON-документами в MongoDB - это удобно, гибко и интуитивно понятно. В этом курсе вы научитесь проектировать документы, работать с MongoDB и использовать её в составе платформ Data Science.
1. Основы MongoDB
Чтобы лучше понять, как работает MongoDB, мы начнём с краткого обзора реляционных баз данных и того, как они устроены. Затем вы узнаете, что такое документоориентированные хранилища, чем они отличаются от SQL-баз и как устроен документ в MongoDB (включая вложенные поддокументы).
2. Среда разработки и набор данных
Вы настроите тестовую среду с помощью Docker и подключите удобный пользовательский интерфейс (Mongo Express), чтобы просматривать данные и управлять коллекциями. Мы будем использовать образы Mongo и Mongo-Express с Docker Hub и создадим файл Docker Compose. Также я познакомлю вас с датасетом, с которым вы будете работать в ходе курса.
3. Проектирование схемы MongoDB
Вы спроектируете схему для своих данных, научитесь выполнять запросы и вручную создавать индексы. Это даст вам понимание, как правильно организовать структуру коллекций и почему выбранный подход имеет значение для производительности.
4. Работа с MongoDB
Перед практикой мы разберём базовые команды CLI для работы с базой, коллекциями и документами. Я покажу, как установить Python и PyMongo через WSL (Windows Subsystem for Linux).
В практической части вы научитесь использовать ключевые CRUD-операции: создание, чтение, обновление, удаление документов в MongoDB. Вы также поработаете с массивами поддокументов, узнаете, как их создавать, модифицировать и запрашивать. В конце мы рассмотрим основные операторы и познакомимся с транзакциями в MongoDB.
5. MongoDB в Data Science-платформах
В завершение курса вы увидите, как MongoDB может использоваться в проектах по анализу данных. Мы рассмотрим типовой кейс и обсудим, в каких задачах документоориентированные базы действительно полезны.
Я - старший инженер по данным и тренер, техноэнтузиаст и отец. Уже более десяти лет я увлечён Data Engineering. Сначала я стал инженером по данным самоучкой, а затем возглавил команду инженеров по данным в крупной компании. Когда я понял, насколько велика потребность в обучении в этой сфере, я последовал за своей страстью и основал собственную Академию Data Engineering. С тех пор я помог более чем 2 000 студентам достичь своих целей.
Приветствуем вас на курсе «Полное обучение MongoDB», который предоставляет все необходимые знания и навыки для успешного использования одной из ведущих NoSQL баз данных. MongoDB является мощным и гибким инструментом для эффективного управления большими объемами информации. В процессе курса вы освоите развертывание кластеров MongoDB, научитесь работать с документами и коллекциями, использовать Docker для управления контейнерами, а также интегриров
Talkpython
Этот курс научит вас использовать MongoDB и документ-ориентированные базы данных для создания более простых и быстрых приложений, работающих с данными.Мы начнем с объяснения происхождения и основных концепций NoSQL и документ-ориентированных баз данных. Затем вы научитесь работать с MongoDB через его собственный шелл, а также многие CLI и GUI инструменты управления.Многие курсы по MongoDB заканчиваются на этом этапе. Этот курс предназначен для пр
amigoscode (Nelson Djalo)
MongoDB очень популярен для любого проекта. Это no sql база данных, которая предлагает высокую производительность и масштабируемость. Наличие MongoDB в вашем наборе навыков выделит вас на фоне конкурентов. Вы сможете очень быстро создавать серверные приложения.
Присоединяйтесь к этому курсу по MongoDB, чтобы изучить все об этой чрезвычайно популярной базе данных и языке запросов с нуля, в мельчайших деталях и с множеством практических примеров!MongoDB — одна из самых важных NoSQL баз данных, с которой можно работать сегодня. MongoDB способна обрабатывать большие объемы данных, максимизируя производительность и используя гибкий подход к схеме, предоставляя вам максимальную гибкость при моделировании данн
