Aprende MongoDB con PyMongo en Python: Consultas y Agregación

Curso práctico para dominar MongoDB con PyMongo: CRUD, consultas avanzadas, agregación, rendimiento e integración en proyectos.

Domina MongoDB con PyMongo en Python: CRUD, filtros, índices y agregación. Curso práctico con ejercicios y buenas prácticas para proyectos reales.

Introducción

MongoDB con PyMongo te permite trabajar con bases de datos NoSQL desde Python de forma rápida y profesional. En este curso de MongoDB con PyMongo aprenderás a diseñar colecciones, ejecutar CRUD, optimizar consultas y crear pipelines de agregación para reporting y analítica. Si quieres desarrollar backends, automatizaciones o análisis de datos, MongoDB con PyMongo es una habilidad clave para proyectos reales.

Objetivos

Instalar y configurar el entorno de trabajo para MongoDB y PyMongo.
Diseñar colecciones y documentos con criterios de modelado NoSQL.
Ejecutar CRUD completo con PyMongo (insert, find, update, delete).
Construir consultas avanzadas con operadores, proyecciones y ordenaciones.
Paginar resultados y trabajar con cursores de forma eficiente.
Crear y usar índices para mejorar tiempos de respuesta.
Dominar Agregación: $match, $group, $project, $lookup, $unwind, etc.
Analizar y optimizar consultas con herramientas de diagnóstico.
Aplicar buenas prácticas de seguridad y manejo de credenciales.
Integrar MongoDB con aplicaciones Python (scripts, ETL, APIs).

Índice de Contenidos

Módulo	Título del módulo	Contenidos
Módulo 1	Introducción a MongoDB y PyMongo	Qué es MongoDB y cuándo usar NoSQL Documentos, colecciones y bases de datos Instalación, conexión y primeros pasos Estructura de un proyecto
Módulo 2	Conexión y configuración con PyMongo	`MongoClient` y conexión segura Bases de datos y colecciones desde Python Gestión de timeouts y parámetros de conexión Manejo de errores y reconexión básica
Módulo 3	CRUD esencial	Insertar documentos: `insert_one`, `insert_many` Leer documentos: `find_one`, `find` Actualizar: `$set`, `$inc`, upserts Borrar: `delete_one`, `delete_many` Buenas prácticas de escritura y consistencia
Módulo 4	Consultas avanzadas	Filtros con operadores: `$in`, `$gt`, `$regex`, `$exists` Proyecciones (campos incluidos/excluidos) Ordenación, `limit` y `skip` Cursores, batch size y eficiencia Paginación recomendada (por rangos / cursores)
Módulo 5	Modelado de datos en MongoDB	Embedding vs referencing Diseño orientado a consultas Arrays y subdocumentos Estrategias para evitar documentos “gigantes” Ejemplos de modelos habituales (usuarios, pedidos, eventos)
Módulo 6	Índices y rendimiento	Qué es un índice y cómo funciona Índices simples, compuestos y únicos Índices en campos anidados y arrays Cuándo indexar (y cuándo no) Medición y ajuste: principios de optimización
Módulo 7	Agregación (Aggregation Framework) desde cero	Concepto de pipeline Etapas clave: `$match`, `$project`, `$group`, `$sort`, `$limit` Transformaciones y campos calculados Agregaciones para reporting
Módulo 8	Agregación avanzada y joins	`$unwind` y tratamiento de arrays `$lookup` (joins) y casos de uso `$facet` para múltiples salidas `$addFields`, `$replaceRoot`, `$merge` Patrones para pipelines mantenibles
Módulo 9	Buenas prácticas, seguridad y producción	Validación de datos y consistencia Principios de seguridad (usuarios/roles, credenciales) Manejo de secretos y variables de entorno Logging y trazabilidad Recomendaciones para despliegue y escalado (visión general)
Módulo 10	Proyecto final práctico	Diseño de colecciones y consultas clave CRUD + índices + agregaciones Pipeline de agregación para métricas Checklist de rendimiento y buenas prácticas

¿Qué aprenderás en este curso?

Fundamentos de MongoDB: documentos, colecciones, tipos de datos y modelado NoSQL.
Conexión profesional con PyMongo: MongoClient, parámetros de conexión, timeouts y manejo de errores.
Operaciones CRUD completas desde Python con patrones reutilizables.
Consultas avanzadas: operadores, proyecciones, ordenación, cursores y paginación eficiente.
Diseño de colecciones orientado a consultas y casos de uso reales (embedding vs referencing).
Índices y optimización: índices simples/compuestos, en arrays y campos anidados, y criterios para decidir qué indexar.
Agregación en MongoDB: pipelines desde cero hasta joins con $lookup y escenarios de reporting.
Buenas prácticas para producción: seguridad básica, variables de entorno, logging y recomendaciones de escalabilidad.

Aplicación práctica

Construcción de scripts Python para carga, limpieza y actualización de datos (ETL ligero) usando PyMongo.
Desarrollo de backends y APIs (p. ej., con FastAPI/Flask) con operaciones CRUD, paginación y filtros avanzados.
Creación de dashboards y reporting mediante pipelines de agregación ($match, $group, $facet, $lookup) para métricas y analítica.
Optimización de rendimiento en proyectos reales con índices, proyecciones y patrones de consulta orientados a negocio.
Diseño de modelos NoSQL para casos comunes: usuarios, eventos, catálogos, pedidos, logs y tracking.
Implementación de prácticas de seguridad y operación: gestión de credenciales, control de errores, logging y configuraciones de conexión.

Salidas profesionales

Desarrollador/a Backend Python con MongoDB
Desarrollador/a Full Stack (integración de servicios y bases de datos NoSQL)
Data Engineer junior (ingesta, transformación y agregación de datos en MongoDB)
Software Engineer orientado a productos data-driven (eventos, telemetría, analítica)
Perfil BI / Analytics Engineer (modelos y agregaciones para reporting operativo)

Beneficios del curso

Aprendizaje práctico con ejemplos aplicables desde el primer día en proyectos Python.
Dominio de consultas y agregación, dos habilidades diferenciales para rendimiento y analítica.
Mejores decisiones de diseño NoSQL: modelos más simples, mantenibles y escalables.
Capacidad de optimizar tiempos de respuesta con índices y patrones de consulta profesionales.
Repertorio de pipelines y consultas reutilizables para backends, reporting y automatizaciones.
Base sólida para crecer hacia MongoDB avanzado (replicación, sharding, transacciones y observabilidad).
Acelera el desarrollo de backends con MongoDB con PyMongo usando patrones de CRUD reutilizables.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Este curso cubre agregación en profundidad?
Sí. Trabajarás desde pipelines básicos hasta $lookup, $facet y patrones avanzados.
¿Necesito experiencia previa con MongoDB?
No. Empezamos desde la base y avanzamos de forma progresiva.
¿Sirve para proyectos reales en empresa?
Sí. Está orientado a rendimiento, buenas prácticas y casos típicos (backend, reporting, pipelines).
¿Incluye autenticación y seguridad?
Incluye fundamentos y buenas prácticas (gestión de credenciales, configuración segura y recomendaciones).
¿Qué versión de Python se usa en MongoDB con PyMongo?
Trabajaremos con un entorno moderno de Python y buenas prácticas para conectar y operar MongoDB con PyMongo en proyectos reales.
¿MongoDB con PyMongo sirve para APIs y backends?
Sí. MongoDB con PyMongo es ideal para APIs con filtros, paginación, índices y operaciones CRUD eficientes.
¿Veré agregación avanzada en MongoDB con PyMongo?
Sí. Practicarás pipelines completos en MongoDB con PyMongo, incluyendo $group, $lookup, $facet y transformaciones.