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NoSQL - ElasticSearch

Objectifs de la formation

Objectifs Savoir intégrer ses données dans l'outil d'indexation "full-text" Elasticsearch, connaitre son langage d'interrogation et concevoir son propre modèle de données Compétences visées - Découvrir la base de données NoSQL Elasticsearch - Savoir installer et configurer le logiciel, découvrir les concepts clés - Se familiariser avec l'indexation des documents, leur mise à jour et leur suppression, la gestion des versions et la pondération - Maîtriser le mapping pour la concordance entre les données des documents et des types de données - Savoir analyser et extraire du texte, rechercher des documents, effectuer des recherches avancées - Découvrir des fonctionnalité avancées et l'utilisation de Kibana pour visualiser vos données et naviguer dans la Suite Elastic

Contenu de la formation

- Introduction Généralités Historique du projet Quelques mots sur Lucene Les "plus" de Elasticsearch (ES) - Les bases d'ElasticSearch Principes de fonctionnement Installation Configuration de base Vue générale de l'API REST Noeud, Index et Type - Indexation de documents Conception des index Indexer les documents Mise à jour et suppression d'un document indexé Versions Pondération - Mapping Définition et rôle du mapping Types de champs Champs prédéfinis Méta-données d'un index - Analyse et extraction de texte Analyser, découper et filtrer Support des langues étrangères Suppression des mots "inutiles" Suppression des balises Extraction d'URL et email Correction orthographique Intégration de Apache Tika - Recherche de documents Types de requêtes query_string, match, range term, bool, fuzzy, wildcard Types de filtres Gérer la pertinence des résultats - Recherches avancées Les suggestions Les agrégations terms, range, histogram, min/max/avg, statistiques, géographiques Recherche géospatiale - Fonctionnalités avancées Autres types de plugins La "percolation" Ingestion de documents Performances Modélisation des données - Utilisation de Kibana Installation Découverte des Index Interrogations Agrégations et Graphes

Résultats de la formation

Attestation d'acquis ou de compétences;Attestation de suivi de présence

Conditions spécifiques d'accès à la formation

La connaissance d un langage comme Java, Python ou PHP est recommandee, la pratique du "shell" est un plus.

Métier formé

Data / Big data

Niveau d'étude visé

Sans le Bac

Type d'immersion professionnelle

Formation initiale

Organisme de formation

Data Value

Durée de la formation

1 mois

Modalités de formation

formation entièrement présentielle

Prochaine(s) session(s)

  • 15/11/2024 - 16/11/2024

Lieu de formation

54 Rue du Faubourg Saint-Antoine 75012 Paris 12e