This advanced, project-based course is designed to empower learners with the skills to apply, analyze, and transform MongoDB data using the PyMongo library in Python. Starting from fundamental data handling operations and culminating in powerful aggregation techniques, the course offers a structured and practical pathway for working with real-world document-oriented databases.
PyMongo - Advanced
PyMongo - Advanced
Ce cours fait partie de Spécialisation Python NoSQL Data Engineering with MongoDB
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
3 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Databases
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Data Structures
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Performance Tuning
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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Il y a 2 modules dans ce cours
This module introduces learners to the foundational aspects of working with MongoDB using PyMongo, the official Python driver for MongoDB. The module begins by setting the context of the course through its objectives, targeted skills, and conceptual groundwork. Learners are then guided through preparing and loading structured sample data into a MongoDB collection, followed by performing basic yet essential operations such as sorting and verifying the integrity of stored records. Through a project-driven approach, this module ensures that learners gain hands-on experience with PyMongo, equipping them to handle real-world document-oriented data tasks with confidence.
Inclus
8 vidéos3 devoirs
This module delves into the advanced operations of PyMongo, empowering learners to work with MongoDB queries at a deeper level. Through hands-on exercises and real-world scenarios, learners will explore the use of cursors, result manipulation with limit and skip, counting operations, and the power of indexing for performance optimization. The module then transitions into transforming and analyzing MongoDB data using aggregation pipelines and converting output to structured formats like pandas DataFrames. By the end of the module, learners will have a strong command of MongoDB’s programmatic querying and transformation capabilities using PyMongo.
Inclus
9 vidéos3 devoirs
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