Curso de Data Analysis with MongoDB Aggregation Framework
El marco de agregación MongoDB es un enfoque simplificado y secuencial para consultar, transformar y procesar datos en MongoDB.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de datos y científicos de datos que deseen utilizar el MongoDB marco de agregación para realizar análisis de datos mientras simplifican las operaciones complejas y las canalizaciones de agregación.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure MongoDB para el análisis de datos.
- Comprender los conceptos y las etapas del marco de agregación MongoDB.
- Obtenga información sobre la estructura, la sintaxis y las operaciones básicas de agregación.
- Aprenda a manejar operaciones avanzadas en agregación.
- Aplique algunas herramientas y técnicas de optimización para mejorar el rendimiento de la agregación.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertar una cita.
Programa del Curso
Introducción
- ¿Qué es el marco de agregación de MongoDB?
- Marco de agregación frente a Map-Reduce
Descripción de los conceptos de agregación
- Canalizaciones de agregación
- MongoDB Etapas de agregación
- Casos de uso y ejemplos
Empezar
- Instalación y configuración MongoDB
- Explorando MongoDB Compass y Studio 3T
- Operaciones básicas de CRUD
Conceptos básicos de agregación
- Estructura y sintaxis
- Condiciones de consulta ($match)
- Inclusión y exclusión de campos ($project)
- Agrupación de documentos ($group)
- Trabajar con matrices ($unwind)
- $lookup y $graphLookup etapas
- Expressoperadores de iones
Operaciones avanzadas en agregación
- Categorización de documentos ($bucket)
- Agregaciones multifacéticas ($facet)
- Expresiones acumuladoras ($accumulator)
- Escribir resultados en una colección ($merge)
Optimización de canalizaciones de agregación
- Optimización de proyecciones
- Optimización de la secuencia de canalización
- Optimización de la coalescencia de tuberías
- Índices y filtros de documentos
Solución de problemas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de análisis de datos
- Experiencia con MongoDB
Audiencia
- Analistas de datos
- Científicos de datos
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Testimonios (5)
Ejemplos prácticos nos permitieron obtener una sensación real de cómo funciona el programa. Explicaciones claras e integración de conceptos teóricos y su relación con las aplicaciones prácticas.
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QGIS funciona como software del sistema de información geográfica (GIS), permitiendo a los usuarios analizar y editar información espacial, además de componer y exportar mapas gráficos. QGIS admite capas ráster y vectoriales; Los datos vectoriales se almacenan como entidades de punto, línea o polígono. Se admiten múltiples formatos de imágenes rasterizadas y el software puede georreferenciar imágenes. En resumen, permite a los usuarios crear, editar, visualizar, analizar y publicar información geoespacial en Windows, Mac, Linux, BSD.
Este programa, en su primera fase, introduce la interfaz QGIS para uso general. En la segunda fase, presentamos PyQGIS, las bibliotecas de Python de QGIS que permiten la integración de funcionalidades GIS en su código Python o su aplicación Python, de modo que incluso puede crear su propio Plugin Python en torno a una funcionalidad GIS en particular.
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- Combine datos de diferentes bases de datos.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure TIBCO Spotfire X.
- Comprender las características y la arquitectura de TIBCO Spotfire X.
- Comprenda los conceptos detrás de la analítica aumentada y predictiva.
- Aprenda a cargar, procesar y visualizar datos con Spotfire X.
- Cree visualizaciones de datos interactivas y mejoradas.
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Formato del curso
Charla y discusión interactiva.
Muchos ejercicios y práctica.
Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.