Este video demuestra cómo empecé a usar el marco de MongoDB Atlas para manejar conjuntos de datos NoSQL en algoritmos de ciencia de datos y análisis de datos en Python.
Esta solución te permite transferir fácilmente datos desde tu máquina local a un servidor en la nube (clúster de MongoDB) utilizando Python u otro lenguaje de programación.
En este ejemplo entenderás mejor cuál es la diferencia entre clúster, colección y base de datos.
En este ejemplo estoy utilizando datos de bienes raíces (extraídos de zoopla.co.uk) y realizaré los siguientes procedimientos:
- crear un clúster gratuito de MongoDB.
- establecer conexión con el servidor de MongoDB.
- preparar los datos antes de cargarlos en la nube.
- buscar dentro de las bases de datos.
- cargar datos en el servidor de MongoDB como diccionario (formato NoSQL).
- crear nuevos registros para la base de datos NoSQL.
- inspeccionar datos en las bases de datos.
- actualizar y eliminar registros.
El contenido del tutorial:
0:07 - Antes de codificar. Preparar el marco de MongoDB.
2:50 - Parte de codificación 1: Conectar a MongoDB con Python.
5:08 - Parte de codificación 2. Cargar datos CSV locales en MongoDB.
9:30 - Parte de codificación 3. Consultas en MongoDB con Python.
13:36 - Parte de codificación 4. Otras manipulaciones de datos en MongoDB con Python.
Espero que este tutorial sea útil para programadores de Python, analistas de datos, científicos de datos y todos aquellos cuya pasión son los datos.
¡Saludos! - Vytautas.
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