MongoDB'de yaz, oku ve toplulaştır
MongoDB belge modeli, insert/update/delete ve write concern, sorgu operatörleri ve projeksiyon, indeks ve explain, ve $match/$group/$lookup/$facet aggregation pipeline ile veriyi işlemeyi öğreten orta seviye eğitim.
MongoDB CRUD, sorgu operatörleri ve aggregation pipeline
Bu orta seviye eğitim, MongoDB belge veritabanında veriyi yazmayı, okumayı ve aggregation ile toplulaştırmayı öğretir. Belge modeli ve BSON türleri; yazma işlemleri (insertOne/Many, updateOne/Many, $set/$inc/$push, upsert, deleteOne/Many) ve yazma güvencesi (write concern); okuma ve sorgu operatörleri ($eq, $gt, $in, $regex, $elemMatch), projeksiyon, sıralama ve sayfalama; indeksler ve sorgu planı (explain); aggregation pipeline aşamaları ($match, $group, $project, $sort, $lookup, $unwind, $facet), akümülatörler ($sum, $avg, $push) ve pencere/aşamalı dönüşümler; gömülü (embedded) vs referanslı veri modelleme ve performans ele alınır. Katılımcı, MongoDB'de veriyi verimli yazar, sorgular ve karmaşık analitik dönüşümleri pipeline ile üretir.
2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar yazma ve okuma işlemlerinden aggregation pipeline'a ilerler.
Orta Seviye — MongoDB'de belge yazma, sorgulama ve aggregation pipeline ile veriyi işleme.
Katılımcılar örnek koleksiyonlar üzerinde mongosh/Compass ile CRUD ve aggregation sorgularını uygulamalı yazar.
Belge modeliyle değişken şekilli veriyi kıvrak biçimde saklarsınız.
Operatörler ve indekslerle veriyi hızlı ve hassas sorgularsınız.
Aggregation ile raporlama sorgularını tek boru hattında üretirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Temel veri ve koleksiyon kavramlarına aşinalık beklenir.
JSON/belge yapısına aşinalık faydalıdır.
mongosh/Compass ve bir MongoDB örneği gerekir.
Temel programlama mantığı yararlıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Gömülü ve referanslı belge modellerini tasarlarsınız.
insert/update/delete ve $set/$inc ile veriyi yazarsınız.
Operatörler ve projeksiyonla hassas sorgular yazarsınız.
explain ile sorgu planını okuyup indeks tasarlarsınız.
$match, $project ve $sort ile pipeline kurarsınız.
$group ve akümülatörlerle veriyi toplulaştırırsınız.
$lookup ve $unwind ile koleksiyonları birleştirirsiniz.
$facet ve koşullu ifadelerle analitik çıktılar üretirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Pandas ile eksik değer, yinelenen kayıt, aykırı değer ve biçim tutarsızlıklarını tespit edip gidermeyi ve tekrarlanabilir temizleme hattı kurmayı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri türleri, betimsel istatistik, pivot tablolar ve temel SQL ile sıfırdan veri okuryazarlığı kazanmayı amaçlayan başlangıç seviyesi analitik eğitimi.
Detayları Gör →
Gereksinim toplama, BPMN süreç modelleme, paydaş analizi, KPI tanımlama ve veriye dayalı iş gerekçesiyle iş analizinin temellerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri yönetişimi, MDM, veri sözlüğü, veri kalitesi, data fabric ve sektöre özgü veri modelleriyle veriyi kurumsal varlık olarak yönetmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Veri hazırlama, SQL analizi, yıldız şema modelleme, pano tasarımı ve görselleştirme ilkeleriyle ham veriyi karar destekleyen raporlara dönüştürmeyi öğrenin.
Detayları Gör →