IA & Data

ElasticSearch Mise en œuvre (4-166)

1 jour(s) • 6h

Description

Objectif général de la formation : Apprendre à utiliser ElasticSearch pour ingérer, structurer et analyser des données, tout en se familiarisant avec ses différents composants et fonctionnalités. Modalité : Toutes les modalités (présentiel, classe virtuelle et hybride) sont possibles Lieu possible de réalisation : Locaux du bénéficiaire ou locaux d’Ascent Formation, en France métropolitaine et dans les DROM-COM Nombre maximal de participants : 20 Niveau SAME visé : Application (A) Compétences visées : Savoir utiliser les fonctionnalités de base et avancées d’ElasticSearch. Mettre en œuvre un processus d’ingestion de données dans ElasticSearch. Comprendre et exploiter l’architecture de structuration des données. Identifier et manipuler les principaux composants de la suite Elastic.

Objectifs pédagogiques

Configurer ElasticSearch pour répondre à des besoins spécifiques d’analyse de données.
Mettre en place des pipelines d’ingestion pour intégrer efficacement les données.
Appliquer les principes de structuration des données pour une optimisation des recherches.
Développer une compréhension approfondie des différents outils de la suite Elastic.

Public concerné

Professionnels de la gestion de données, ingénieurs data, analystes ou toute personne impliquée dans des projets nécessitant l’utilisation d’ElasticSearch.

Prérequis

Connaissances élémentaires en bases de données et en manipulation de fichiers structurés (CSV, JSON).

Compétences basiques en ligne de commande.

Déroulé du programme

Introduction à ElasticSearch et ses composants (2 heures)

Présentation d’ElasticSearch : concepts clés, fonctionnalités et cas d’usage.
Identification des composants de la suite Elastic (Kibana, Logstash, Beats).
Travaux pratiques : Installation d’ElasticSearch et exploration des principaux composants.

Mise en œuvre de l’ingestion de données (2 heures)

Processus d’ingestion de données : ingestion avec Logstash et Beats.
Configuration et gestion des pipelines pour des flux de données optimisés.
Travaux pratiques : Définir un pipeline d’ingestion pour intégrer des fichiers CSV et JSON.

Structuration et organisation des données (2 heures)

Compréhension des concepts de structuration : documents, index, shards et réplicas.
Optimisation de l’organisation des données pour des recherches performantes.
Travaux pratiques : Création et gestion d’index avec des paramètres avancés.