Visão Geral

Este Curso Elasticsearch com Kibana, 100% ministrado por um instrutor presencial ou on-line ao vivo,  lhe dará experiência prática usando o Elastic Stack (incluindo Kibana para visualizar e analisar) para construir soluções de pesquisa e análise de dados de alto desempenho.

Mostraremos como obter, configurar e começar a usar os poderosos recursos do Elasticsearch com exercícios práticos, que você poderá tirar e modificar de acordo com suas próprias necessidades.

Você será guiado por um praticante de Elasticsearch e se beneficiará de seus anos de experiência usando a tecnologia em estado selvagem.

Objetivo

Ao final deste Curso Elasticsearch com Kibana, você terá aprendido:

• Arquitetura Elasticsearch
• Mapeamentos Elasticsearch
• Pesquisa de documentos, análise de texto e relevância
• Gestão de Cluster
• Segurança Elasticsearch com X-Pack

Publico Alvo

Este Curso Elasticsearch com Kibana é direcionado a:

• Cientistas de Dados,
• Analistas,
• Desenvolvedores de Software,
• Desenvolvedores de Banco de Dados,
• Gerentes de Data Warehouse,
• Especialistas em Inteligência de Negócios,
• Arquitetos de Software.

Pre-Requisitos

• O ideal é que os participantes deste curso, tenham alguma experiência ou contato básico em linguagem de programa, ou banco de dados, mas isso não é essencial.

Informações Gerais

• Carga horaria 16h
• Se noturno o curso e ministrado de segunda-feira a quinta-feira das 19h às 23h, total e 4 noites,
• Se aos sábados o curso e ministrado das 09h às 18h, total de 2 sábados,
• Se integral o curso e ministrado de segunda-feira e quarta-feira das 09h às 18h total de 2 dias,

Formato de entrega:

• In-company
• 100% ON-LINE ao vivo via Microsoft Teams, na presença de um instrutor/consultor Elasticsearch/Kibana

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction

1. ELK or Elastic stack
2. Introduction of components
3. Architecture of Elasticsearch
4. Industry use cases
5. Understanding data
6. How to index data into Elasticsearch

Getting Started

1. Important Configurations
2. Discovery
3. CRUD operations
4. Simple Search

Mappings

1. Mapping
2. Data Types
3. Meta Data
4. Dynamic mapping
5. Defining custom mapping

Analysis

1. Analysis
2. Inverted Index
3. Components of Analyzers
4. Built-in Analyzers
5. Custom Analyzers

Search

1. Search Deep Dive
2. Leaf Queries
3. Compound Queries
4. Fine Tuning

Distributed Nature & cluster management

1. Cluster Details
2. Type of Nodes
3. Split Brain
4. Data Scalability
5. High Availability
6. Search Throughput

Indexing Strategies

1. Index Settings
2. Index Aliases
3. Index Templates
4. Index Templates order

Aggregations

1. Introduction
2. Aggregation Types
3. Metric Aggregations
4. Bucket Aggregations
5. Metric + Bucket Aggregations
6. Nested Aggregations

X-Pack

1. X-Pack Features
2. Install X-Pack
3. X-Pack Security
4. X-Pack Monitoring
5. X-Pack Graph

Backup / Disaster Recovery

1. Snapshot & Restore