This course will teach you how to perform data analysis using MongoDB's powerful Aggregation Framework.
MongoDB Aggregation Framework
MongoDB Inc.Über diesen Kurs
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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 10 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
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von
MongoDB Inc.
MongoDB is the leading modern, general purpose database platform, designed to unleash the power of software and data for developers and the applications they build. Headquartered in New York, MongoDB has more than 4,300 customers in over 85 countries, including more than half of the global Fortune 100. The MongoDB database platform has been downloaded over 30 million times and there have been more than 730,000 MongoDB University registrations.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
4 Stunden zum Abschließen
The Fundamentals of MongoDB Aggregation
In this module you'll learn the fundamentals of MongoDB's Aggregation Framework. This will cover basics like filtering and sorting, as well as how to transform array data, how to group documents together, how to join data, and how to traverse graph data.
4 Stunden zum Abschließen
15 Videos (Gesamt 63 min), 1 Lektüre, 15 Quiz
15 Videos
Welcome!1m
Course Logistics and Prerequisites2m
Aggregation Introduction4m
The Concept of Pipelines2m
Aggregation Structure and Syntax3m
$match: Filtering Documents3m
Using $project5m
Using Expressions3m
Cursor Like Methods Stages: Part 15m
Cursor Like Methods Stages: Part 25m
The $group Stage5m
Using Accumulator Expressions5m
$unwind4m
The $lookup Stage4m
$graphLookup Stage6m
1 Lektüre
Setting Up Your Course Environment10m
15 praktische Übungen
Course Logistics2m
Aggregation Introduction2m
The Concept of Pipelines2m
Aggregation Structure and Syntax2m
$match: Filtering Documents2m
Using $project2m
Using Expressions2m
$project and Expressions30m
Changing Document Shape with $project20m
Cursor Like Methods20m
$group Accumulators20m
$unwind and $group30m
The $lookup Stage2m
$lookup20m
$graphLookup30m
2 Stunden zum Abschließen
Leveraging MongoDB's Flexible Schema
This module is going to be focused on the different ways you can leverage MongoDB's flexible schema. You'll learn how to migrate a relational schema, how to enhance existing schemas, and how to merge datasets via an entity resolution technique.
2 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 64 min)
11 Videos
mongoimport11m
Importance of Schema4m
Exploring Schemas4m
Migrating Your Schema6m
Views7m
Supplementing Schemas with Accumulators4m
Tree-like Data in Individual Documents (Part 1)4m
Tree-like Data in Individual Documents (Part 2)7m
Expressive Lookup Basics5m
Entity Resolution with $lookup5m
9 praktische Übungen
Intro to Week 22m
mongoimport2m
Importance of Schema2m
Exploring Schemas2m
Migrating Your Schema2m
Views2m
Schemas and accumulators30m
Tree-like Data in Individual Documents2m
Entity Resolution30m
3 Stunden zum Abschließen
Machine Learning with MongoDB
This module is focused on demonstrating how MongoDB can be used in different machine learning workflows. You'll learn how to perform machine learning directly in MongoDB, how to prepare data for machine learning with MongoDB, and how to analyze data with MongoDB in preparation of doing machine learning in Python.
3 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 68 min)
11 Videos
Calculation of Persons-Rho9m
Intro: Associative Role Learning10m
Principal Component Analysis (Part 1)2m
Principal Component Analysis (Part 2)7m
Intro to Linear Regressions5m
Linear Regressions with MongoDB8m
Decision Trees Part 12m
Decision Trees Part 210m
Decision Trees Part 32m
Intro to Clustering Algorithms6m
12 praktische Übungen
Intro to Week 32m
Pearsons-Rho15m
Intro: Associative Role Learning2m
Associative Rules on Titanic Data Set20m
Principal Component Analysis2m
Intro to Linear Regressions2m
Linear Regressions with MongoDB2m
Linear regression on Titanic data set20m
Decision Trees2m
Decision Trees on Titanic Data Set20m
Intro to Clustering Algorithms2m
K-means usage on Titanic dataset20m
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Sie haben bis zu zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum beziehungsweise bis zu zwei Wochen nach Beginn der ersten Kurseinheit (bei Kursen, die gerade gestartet sind) Anspruch auf eine volle Rückerstattung, je nachdem, was später eintritt. Nach dem Erwerb eines Kurszertifikats besteht kein Anrecht mehr auf Rückerstattung, auch dann nicht, wenn Sie den Kurs innerhalb des Zeitraums von zwei Wochen abgeschlossen haben. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja, Coursera bietet Kursteilnehmern, die die Gebühr nicht bezahlen können, finanzielle Hilfe an. Sie beantragen diese Hilfe, indem Sie auf den entsprechenden Link links unter der Schaltfläche "Anmelden" klicken. Sie werden dazu aufgefordert, ein Antragsformular auszufüllen, und Sie werden benachrichtigt, wenn Ihr Antrag bewilligt wird. Mehr erfahren.
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