Cette vidéo montre comment j'ai commencé à utiliser le framework MongoDB Atlas pour gérer des ensembles de données NoSQL dans des algorithmes de science des données et d'analyse de données en Python.
Cette solution vous permet de transférer facilement des données de votre machine locale vers un serveur cloud (cluster MongoDB) en utilisant Python ou un autre langage de programmation.
Dans cet exemple, vous comprendrez mieux la différence entre un cluster, une collection et une base de données.
Dans cet exemple, j'utilise des données immobilières (extraites de zoopla.co.uk) et effectue les procédures suivantes :
- création d'un cluster MongoDB Free tier.
- établissement de la connexion au serveur MongoDB.
- préparation des données avant de les charger dans le cloud.
- recherche dans les bases de données.
- chargement des données sur le serveur MongoDB sous forme de dictionnaire (format NoSQL).
- création de nouveaux enregistrements pour la base de données NoSQL.
- inspection des données dans les bases de données.
- mise à jour, suppression des enregistrements.
Le contenu du tutoriel :
0:07 - Avant de coder. Préparer le framework MongoDB.
2:50 - Partie codage 1 : Se connecter à MongoDB avec Python.
5:08 - Partie codage 2. Charger des données CSV locales dans MongoDB.
9:30 - Partie codage 3. Requêtes dans MongoDB avec Python.
13:36 - Partie codage 4. Autres manipulations de données dans MongoDB avec Python.
J'espère que ce tutoriel sera utile pour les programmeurs Python, les analystes de données, les scientifiques des données et tous ceux dont la passion est les données.
Cordialement ! - Vytautas.
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