このコースについて

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受講生の就業成果

50%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約19時間で修了
英語

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中級レベル
約19時間で修了
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MongoDB Inc.

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

7時間で修了

The Fundamentals of MongoDB Aggregation

7時間で修了
15件のビデオ (合計63分), 1 学習用教材, 15 個のテスト
15件のビデオ
Course Logistics and Prerequisites2 分
Aggregation Introduction4 分
The Concept of Pipelines2 分
Aggregation Structure and Syntax3 分
$match: Filtering Documents3 分
Using $project5 分
Using Expressions3 分
Cursor Like Methods Stages: Part 15 分
Cursor Like Methods Stages: Part 25 分
The $group Stage5 分
Using Accumulator Expressions5 分
$unwind4 分
The $lookup Stage4 分
$graphLookup Stage6 分
1件の学習用教材
Setting Up Your Course Environment10 分
15の練習問題
Course Logistics30 分
Aggregation Introduction2 分
The Concept of Pipelines30 分
Aggregation Structure and Syntax30 分
$match: Filtering Documents30 分
Using $project30 分
Using Expressions2 分
$project and Expressions30 分
Changing Document Shape with $project20 分
Cursor Like Methods20 分
$group Accumulators20 分
$unwind and $group30 分
The $lookup Stage30 分
$lookup20 分
$graphLookup30 分
2

2

6時間で修了

Leveraging MongoDB's Flexible Schema

6時間で修了
11件のビデオ (合計64分)
11件のビデオ
mongoimport11 分
Importance of Schema4 分
Exploring Schemas4 分
Migrating Your Schema6 分
Views7 分
Supplementing Schemas with Accumulators4 分
Tree-like Data in Individual Documents (Part 1)4 分
Tree-like Data in Individual Documents (Part 2)7 分
Expressive Lookup Basics5 分
Entity Resolution with $lookup5 分
9の練習問題
Intro to Week 230 分
mongoimport30 分
Importance of Schema30 分
Exploring Schemas30 分
Migrating Your Schema30 分
Views30 分
Schemas and accumulators30 分
Tree-like Data in Individual Documents30 分
Entity Resolution30 分
3

3

6時間で修了

Machine Learning with MongoDB

6時間で修了
11件のビデオ (合計68分)
11件のビデオ
Calculation of Persons-Rho9 分
Intro: Associative Role Learning10 分
Principal Component Analysis (Part 1)2 分
Principal Component Analysis (Part 2)7 分
Intro to Linear Regressions5 分
Linear Regressions with MongoDB8 分
Decision Trees Part 12 分
Decision Trees Part 210 分
Decision Trees Part 32 分
Intro to Clustering Algorithms6 分
12の練習問題
Intro to Week 330 分
Pearsons-Rho15 分
Intro: Associative Role Learning30 分
Associative Rules on Titanic Data Set20 分
Principal Component Analysis30 分
Intro to Linear Regressions30 分
Linear Regressions with MongoDB30 分
Linear regression on Titanic data set20 分
Decision Trees30 分
Decision Trees on Titanic Data Set20 分
Intro to Clustering Algorithms30 分
K-means usage on Titanic dataset20 分

レビュー

MONGODB AGGREGATION FRAMEWORK からの人気レビュー

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よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。