O que você aprenderá_

Execute comandos de banco de dados
Realize consultas utilizando o método find e os seus operadores
Conheça o método aggregate e os seus estágios
Crie consultas utilizando os operadores do método aggregate
Saiba como utilizar o metodo updateOne para atulizar dados
Construa consulta utilizando os método findAndModify
Estude sobre outros métodos que podem ser utilizados para manipular dados

Público alvo_

Profissionais que desejam atuar no mercado utilizando o MongoDB, um banco de dados NoSQL e desejam aprender sobre métodos e operadores que podem ser utilizados para manipular os dados.

Danielle Oliveira

Danielle é formada em Sistemas de Informação. Fez parte do Scuba Team. Atualmente é instrutora de Data Science, nas áreas de Banco de dados, Business Intelligence e NoSQL. É apaixonada por livros, música e tecnologia.

Curso atualizado em 20/07/2023

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Ementa

Preparando o banco de dados
- Conhecendo o projeto
- Criando o banco de dados
- Conhecendo o MongoImport
- Importando arquivos
Método Find
- Utilizando o método find
- Operadores de comparação
- Operadores lógicos e de elemento
- Operadores de matriz e projeção
- Modificadores e outros métodos
Estágios de agregação
- Conhecendo o método aggregate
- Estágios count e group
- Outros estágios
- Trabalhando com matrizes e filtros
- Utilizando o lookup
Operadores de agregação
- Operadores aritméticas
- Operadores de string
- Operadores de data
- Operadores de acumuladores
- Operadores de condicional
Outros métodos
- Método Update
- Método findAndModify
- Novos métodos findOne

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Conheça os planos

Este e mais 5 cursos fazem parte das seguintes formações

Nossas formações são uma sequência de cursos e conteúdo para você se profissionalizar e se tornar quem o mercado procura!

Formação
MongoDB

10h
De curso

60
Atividades

Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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