Dieser praktische Kurs befähigt die Teilnehmer, die PyMongo-Bibliothek beim Aufbau robuster Datenlösungen anzuwenden, die auf Bankumgebungen zugeschnitten sind. Anhand einer strukturierten Fallstudie bauen die Teilnehmer eine modulare Python-MongoDB-Integration auf, die reale Kundendaten lädt, segmentiert und analysiert. In Modul 1 richten die Teilnehmer die Projektumgebung ein, stellen mit PyMongo eine Verbindung zu MongoDB her und bereiten strukturierte Protokollierungs- und Datei-Ingestion-Mechanismen vor. In Modul 2 werden sie fortgeschrittene Aggregationspipelines entwerfen, um Kundendatensätze auf der Grundlage von Banklogik zu segmentieren und durch Datengruppierung, -umwandlung und -analyse Erkenntnisse zu gewinnen. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer über die Fähigkeiten verfügen, End-to-End-Datenworkflows in MongoDB mit PyMongo zu implementieren - vom Laden von Rohdateien bis hin zur verwertbaren Datenzusammenfassung -, die sie auf reale Data-Engineering- und Analytik-Aufgaben im Finanzbereich vorbereiten.
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PyMongo Fallstudie - Aggregation von Kundendaten einer Bank
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Python NoSQL Data Engineer mit MongoDB
Dozent: EDUCBA
Bei enthalten
(28 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Entwicklungsumgebung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Finanzielle Daten
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Kundenanalyse
- Kategorie: Datenüberprüfung
- Kategorie: Daten-Integration
- Kategorie: MongoDB
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Verwaltung von Kundendaten
Wichtige Details
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Juli 2025
6 Aufgaben
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
In diesem Modul werden die Lernenden in die grundlegenden Komponenten des PyMongo-basierten Bankdatenprojekts eingeführt. Es beginnt mit der Einrichtung des Projekts, einschließlich der Vorbereitung der Umgebung, strukturierter Protokollierung und modularer Programmierpraktiken. Anschließend stellen die Teilnehmer mit PyMongo eine Verbindung zu MongoDB her, holen und laden CSV-basierte Kundendaten und wenden grundlegende Datenvalidierungstechniken an. Der Schwerpunkt des Moduls liegt auf der praktischen Integration von Python und MongoDB, um die Aufnahme strukturierter Daten und die Vorbereitung für die Aggregation zu erleichtern.
Das ist alles enthalten
8 Videos3 Aufgaben
Dieses Modul konzentriert sich auf die Verwendung des leistungsstarken Aggregations-Frameworks von MongoDB zur Segmentierung und Analyse von Kundendaten. Die Lernenden beginnen mit der Definition und Strukturierung von Aggregationspipelines zum Filtern, Gruppieren und Transformieren von Bankrohdaten. Anschließend segmentieren sie diese Daten in logische Sammlungen auf der Basis von Geschäftsregeln und führen erweiterte Operationen mit Stufen wie $match, $group, $project und $sort durch. Am Ende dieses Moduls werden die Teilnehmer über praktische Erfahrungen bei der Umwandlung unstrukturierter Datensätze in aussagekräftige Zusammenfassungen für die Entscheidungsfindung und das Berichtswesen verfügen.
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6 Videos3 Aufgaben
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 4. Sep. 2025
Informative case study with useful examples, though some explanations could be clearer and deeper.
Geprüft am 5. Okt. 2025
Insightful case study demonstrating effective customer data aggregation using PyMongo in banking sector.
Geprüft am 9. Okt. 2025
Insightful and practical case study demonstrating effective use of PyMongo for real-world banking data aggregation.
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