enthaltenIn diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit dem leistungsstarken Aggregations-Framework von MongoDB Datenanalysen durchführen können. Sie beginnen diesen Kurs mit dem Aufbau eines Grundwissens über Aggregation. Indem Sie diese Funktionen des Aggregation Frameworks verstehen, lernen Sie, wie Sie komplexe Fragen zu Ihren Daten stellen können. Damit ist die Grundlage für den Rest des Kurses gelegt, in dem Sie in die Tiefe gehen und mehr über Schemadesign, relationale Datenmigrationen und maschinelles Lernen mit MongoDB erfahren. Am Ende dieses Kurses werden Sie wissen, wie Sie MongoDB und sein Aggregation Framework am besten in Ihrem eigenen Data Science Workflow einsetzen können.
MongoDB Aggregation Framework
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
In diesem Modul lernen Sie die Grundlagen des Aggregation Framework von MongoDB kennen. Dazu gehören Grundlagen wie Filtern und Sortieren sowie die Transformation von Array-Daten, die Gruppierung von Dokumenten, die Verknüpfung von Daten und das Traversieren von Graphdaten.
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In diesem Modul wird gezeigt, wie MongoDB in verschiedenen Workflows für maschinelles Lernen eingesetzt werden kann. Sie lernen, wie Sie maschinelles Lernen direkt in MongoDB durchführen, wie Sie Daten für maschinelles Lernen mit MongoDB vorbereiten und wie Sie Daten mit MongoDB analysieren, um maschinelles Lernen in Python vorzubereiten.
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