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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/corso-mongodb/
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**Course Title:** The Complete Data Analysis Course with MongoDB **Course Summary:** This comprehensive course provides in-depth training on working with, analyzing, and managing data in MongoDB, a leading non-relational database. Mastering MongoDB skills is highly sought after in the job market, offering a significant boost to your resume. The course adopts a "learn by doing" approach, starting with the fundamentals. You will learn to: * **Install** MongoDB Community Edition and MongoDB Compass. * **Understand** JSON document structure, the core of MongoDB data storage. * **Analyze data** by filtering documents based on specific conditions, performing aggregations, and combining data from heterogeneous structures. * **Create and manage** databases from scratch by studying the syntax for creating collections, documents, updating them, and deleting them. * **Explore advanced topics** including functions, validation rules, differences between relational and non-relational databases, and Python integration. * **Undertake a Project Work** that simulates real-world MongoDB project challenges, culminating in a presentation that can be added to your professional portfolio (CV, LinkedIn, GitHub). The course primarily utilizes the MongoDB Shell syntax for querying, accessible through MongoDB Compass. While specific drivers for programming languages like Java, Python, PHP, and C# are mentioned, the focus remains on the core Shell commands. This course is ideal for anyone looking to analyze JSON documents, filter and aggregate data, manage MongoDB databases, understand NoSQL concepts, and gain practical experience through a real-world project. No prior MongoDB knowledge is required, though familiarity with SQL can be beneficial. The installation guides are for Windows, and supplementary script files and exercises are provided. The instructor is available to address any questions and doubts.
Con questo corso potrai imparare a lavorare, analizzare e gestire i dati su MongoDB: il database non relazionale a oggi più importante e diffuso. A causa della sua crescente popolarità, c'è un'enorme richiesta di sviluppatori MongoDB, acquisire questa skill ti permetterà di fare un importante upgrade del tuo CV. Inizieremo il nostro percorso nel primo capitolo installando il motore di Database MongoDB Community Edition, lo strumento di analisi dei dati MongoDB Compass e studiando i primi documenti in formato JSON che definiscono la struttura fondamentale con cui i dati sono salvati all'interno di MongoDB. Continueremo imparando ad analizzare i dati su MongoDB selezionando i soli documenti che rispettano particolari condizioni, eseguendo aggregazioni e combinando i dati salvati in strutture eterogenee. Vedremo poi come creare da zero un database su MongoDB, studiando la sintassi per creare collezioni, documenti, aggiornarli e cancellarli. Le sezioni finali sono dedicate ad approfondimenti su svariati temi come funzioni, regole di validazioni, differenze con i database relazionali, integrazione con Python, alle esercitazioni e alla realizzazione di un Project Work che ti metterà di fronte a tutte le problematiche reali di un progetto su MongoDB.Il corso segue la modalità di insegnamento "Learn by doing". Ritengo che non ci sia modo migliore di imparare a programmare in un nuovo linguaggio se non programmandoci, seguendo dal vivo il docente in quello che è il flusso logico che porta alla scrittura del codice. Partiremo da zero, quindi non è necessaria nessuna conoscenza pregressa. Comunque, conoscere già un linguaggio di programmazione come l'SQL potrà essere sicuramente d'aiuto. Sono presenti inoltre degli approfondimenti su Python e le differenze tra MongoDB e i Database Relazionali. La sintassi NOSql utilizzata nel corso è quella della Mongo DB Shell, che utilizzeremo da Compass. Quando vogliamo interfacciarci con MongoDB all'interno di un linguaggio di programmazione come Java, Python, PHP, C# abbiamo bisogno di utilizzare una libreria di connessione specifica per ogni linguaggio, nota come "driver", la cui sintassi può subire modifiche più o meno importanti. Non potendo riportare la sintassi per tutti i driver, in questo corso ci soffermeremo su quella della Mongo Shell per interrogare direttamente il database. NOVITÀ! Ho aggiunto una lezione per mostrare un esempio di presentazione in Power Point che espone il Project Work svolto nel corso, così potrai iniziare a creare un Portfolio di Analisi dei dati e allegare il documento ottenuto al tuo curriculum e al tuo profilo di LinkedIn e Github! Ho inserito infine un quiz finale con il quale potrai ripassare e verificare le competenze acquisite. IL CORSO È PER TE SE: - vuoi imparare ad analizzare dei documenti JSON; - vuoi filtrare i dati su MongoDB per selezionare solo le informazioni che rispettano particolari condizioni; vuoi aggregare i dati per ottenere report sintetici; - vuoi combinare i dati appartenenti a collezioni diverse; vuoi creare e aggiornare un database con MongoDB; - cerchi approfondimenti sulle funzioni più utili;- sei interessato a lezioni sulle tipologie di chiavi più complesse come array e sotto-documenti; - vuoi comprendere le differenze tra database relazionali e non relazionali; - vuoi un approccio pratico e basato sul fare; - vuoi realizzare un Project Work completo che ricalca fedelmente un possibile progetto lavorativo reale su MongoDB, con il quale creare una presentazione che potrai allegare al tuo CV, Linkedin e Github.I pochi minuti relativi all'installazione di MongoDB Community Edition e MongoDB Compass sono relativi a un PC con sistema operativo Windows. Ovviamente vale sempre la raccomandazione di utilizzare un proprio PC personale (non aziendale) per installare questo e qualsiasi altro software. Le videolezioni sono corredate anche dai file contenenti gli script e gli esercizi visti durante le spiegazioni. Nel complesso, si tratta a tutti gli effetti di un manuale aggiuntivo di MongoDB. Inoltre sarò sempre disponibile a rispondere a dubbi e domande sul materiale del corso, che potrai porre tramite i messaggi di Udemy o l'apposita sezione di Domande & Risposte.
