Ce cours pratique permet aux apprenants d'utiliser la bibliothèque PyMongo pour construire des solutions de données robustes adaptées aux environnements bancaires. Grâce à une étude de cas structurée, les participants construiront une intégration modulaire Python-MongoDB qui charge, segmente et analyse les données clients du monde réel. Dans le module 1, les apprenants mettront en place l'environnement du projet, se connecteront à MongoDB en utilisant PyMongo, et prépareront des mécanismes structurés de journalisation et d'ingestion de fichiers. Dans le module 2, ils concevront des pipelines d'agrégation avancés pour segmenter les enregistrements des clients en fonction de la logique bancaire et générer des informations grâce au regroupement, à la transformation et à l'analyse des données. À la fin du cours, les apprenants auront les compétences nécessaires pour mettre en œuvre des flux de travail de données de bout en bout dans MongoDB à l'aide de PyMongo, allant du chargement de fichiers bruts à la synthèse de données exploitables, ce qui les préparera à des tâches d'ingénierie et d'analyse des données dans le monde réel dans le domaine financier.


Étude de cas PyMongo - Agrégation des données clients d'une banque
Ce cours fait partie de Spécialisation Python NoSQL Ingénieur de données avec MongoDB

Instructeur : EDUCBA
Inclus avec
(29 avis)
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Pipelines de données
- Catégorie : MongoDB
- Catégorie : Transformation de données
- Catégorie : Données financières
- Catégorie : Environnement de développement
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Validation des données
- Catégorie : Importation/exportation de données
- Catégorie : Gestion des données des clients
- Catégorie : Intégration de données
- Catégorie : Analyse de la clientèle
- Catégorie : Traitement des données
Détails à connaître

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juillet 2025
6 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 2 modules dans ce cours
Ce module présente aux apprenants les composants fondamentaux du projet de données bancaires basé sur PyMongo. Il commence par la configuration du projet, y compris la préparation de l'environnement, la journalisation structurée et les pratiques de programmation modulaire. Les apprenants se connecteront ensuite à MongoDB en utilisant PyMongo, récupéreront et chargeront des données clients basées sur CSV, et appliqueront des techniques essentielles de validation des données. Le module met l'accent sur l'intégration pratique entre Python et MongoDB pour faciliter l'ingestion de données structurées et la préparation à l'agrégation.
Inclus
8 vidéos3 devoirs
Ce module se concentre sur l'utilisation du puissant cadre d'agrégation de MongoDB pour segmenter et analyser les données des clients. Les apprenants commenceront par définir et structurer des pipelines d'agrégation pour filtrer, regrouper et transformer les données bancaires brutes. Ils segmenteront ensuite ces données en collections logiques basées sur des règles métier et effectueront des opérations avancées à l'aide d'étapes telles que $match, $group, $project et $sort. À la fin de ce module, les apprenants auront une expérience pratique de la conversion d'ensembles de données non structurées en résumés significatifs pour la prise de décision et la création de rapports.
Inclus
6 vidéos3 devoirs
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Avis des étudiants
29 avis
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Révisé le 4 sept. 2025
Informative case study with useful examples, though some explanations could be clearer and deeper.
Révisé le 9 oct. 2025
Insightful and practical case study demonstrating effective use of PyMongo for real-world banking data aggregation.
Révisé le 4 oct. 2025
Insightful case study demonstrating effective use of PyMongo for real-world banking data aggregation tasks.

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