Zapytaj o termin
Zapytaj o tryb szkolenia
| Lokalizacja | Termin | Cena | Wybierz | |
|---|---|---|---|---|
|
{{place.city}}
{{ event_pack_item.event_details.education_center.name }}
???
|
{{place.date}}
({{ event_pack_item.product_details.product_informations.code }} / {{ event_pack_item.product_details.product_informations.name }})
{{ altkomDateFormatMoment(event_pack_item.event_details.startdate, event_pack_item.event_details.enddate) }}
???
|
|
{{place.price}} netto{{ place.price | zlotyPriceWithTax }} brutto |
|
| Skontaktuj się z nami | ||||
| Dostępne terminy: | ||||
| Lokalizacja i termin do uzgodnienia | |
{{place.price}} netto
{{ place.price | zlotyPriceWithTax }} brutto
|
||
-
Liczba miejsc (dostępnych: {{ basketAddItem.free_seats}})
{{ basketAddItem.city }}
{{ basketAddItem.date }}
Liczba miejsc xxxxxxxxxx
Żeby dowiedzieć się, czy dane szkolenie będzie realizowane stacjonarnie skontaktuj się ze swoim Opiekunem lub zadaj pytanie przez Formularz kontaktowy
Szkolenie skierowane do administratorów, programistów, testerów oraz wszystkich osób związanych z Elasticsearch chcących rozpocząć przygodę z Elasticsearch. Szkolenie nie wymaga od uczestników znajomości żadnego z produktów wchodzących w skład ELK (Elasticsearch, Kibana, Logstash).
Szkolenie wprowadza uczestników nie tylko w zagadnienia związane z Elasticsearch ale również ogólnie w świat zagadnień Big Data oraz praw nim rządzących. Elasticsearch jest jednym z setek dostępnych na rynku rozwiązań Big Data, niemniej jego szerokie możliwości zastosowania czynią go jednym z najbardziej znanych rozwiązań stosowanych w systemach Big Data. Po zakończeniu szkolenia uczestnicy zdobywają wiedzę na temat wykorzystania oraz możliwości produktów Elasticsearch, Kibana, Logstash oraz Betas umożliwiającą samodzielny, dalszy rozwój kompetencji.
- Brak wymagań odnośnie znajomości produktu Elasticsearch,
- Podstawowa wiedza o serwisach RESTful
- Podstawy bash, w tym użycia curl (ewentualnie innego oprogramowania do wysyłania requestów HTTP jak Postman, Fiddler itp.)
Szkolenie: polski
- Przegląd narzędzi i wprowadzenie do systemów BigData,
- Kolekcjonowanie danych - typy danych wrażliwych, zagrożenia, obostrzenia i obowiązki z tym związane,
- Czy moje dane to już BigData?
- Open Source vs Closed Source – dlaczego warto wybierać technologie OpenSource
- Przegląd dostępnych technologii OpenSource BigData (t.j.: Hadoop, Hbase, Hive, Pig, Kafka, RabbitMQ, Elasticsearch itp.) - jakich produktów należy używać i kiedy, jakie są różnice między nimi, jakie są wady i zalety poszczególnych z nich oraz jak je efektywnie wykorzystywać,
- NoSQL vs SQL – wprowadzenie do świata NoSQL, wady i zalety, transakcyjność, systemy rozproszone w kontekście Elasticsearch
- Elasticsearch – podstawy
- Indeksy Lucene – co to jest i dlaczego mówimy o Lucene w kontekście Elasticsearch,
- Architektura produktu Elasticsearch (cluster, node, index, shard, mapping, document, json itp.) – podstawowe elementy Elasticsearch, których zrozumienie jest kluczowe
- Praca z NoSQL w środowiskach BigData,
- Elasticsearch – standalone instance
- Uruchomienie standalone instance na potrzeby szkolenia,
- Node - czym jest i dlaczego Elasticsearch się skaluje - skalowalność horyzontalna i wertykalna
- Poznanie Elasticsearch RESTful API (request/response, klucze _id)
- Elasticsearch – indeksowanie i wyszukiwanie
- Indeksowanie i modyfikacja danych w klastrach Elasticsearch,
- Używanie podstawowych zapytań query DSL (search i agregaty) – przegląd podstawowych Query DSL,
- Podstawy mappingu – czym jest mapping, przegląd możliwości i ustawień,
- Optymalizacja mappingu - dlaczego należy mieć dobrze zdefiniowany mapping, jakie są z tego korzyści
- Elasticsearch - cluster
- Uruchomienie klastra Elasticsearch
- Kibana
- Uruchomienie i konfiguracja produktu Kibana,
- Przegląd możliwości narzędzia Kibana,
- Budowanie dashboardów i przeglądanie danych z użyciem narzędzia Kibana
- Budowanie dynamicznych prezentacji w Canvas (tylko w opcji 3-dniowej)
- Logstash
- Wprowadzenie do produktu Logstash,
- Transformacje danych
- Przykładowe użycie Logstash do importu danych testowych z Twitter’a,
- Logstash – przykład użycia Logstash do importu danych testowych
- Beats
- Wprowadzenie do produktu Beats,
- Uruchomienie metricbeat, heartbeat oraz filebeat,
- Highlighting
- Czym jest highlighting oraz jakie inne produkty wyszukiwania są dostępne w Elasticsearch,
- Przykładowe użycie trzech możliwych opcji highlightingu (plan, fvh, unified)
- Spell corrections
- Czym jest spell correction,
- Jak efektywnie używać spell corrections
- Kolekcjonowanie danych - typy danych wrażliwych, zagrożenia, obostrzenia i obowiązki z tym związane,
- Czy moje dane to już BigData?
- Open Source vs Closed Source – dlaczego warto wybierać technologie OpenSource
- Przegląd dostępnych technologii OpenSource BigData (t.j.: Hadoop, Hbase, Hive, Pig, Kafka, RabbitMQ, Elasticsearch itp.) - jakich produktów należy używać i kiedy, jakie są różnice między nimi, jakie są wady i zalety poszczególnych z nich oraz jak je efektywnie wykorzystywać,
- NoSQL vs SQL – wprowadzenie do świata NoSQL, wady i zalety, transakcyjność, systemy rozproszone w kontekście Elasticsearch
- Indeksy Lucene – co to jest i dlaczego mówimy o Lucene w kontekście Elasticsearch,
- Architektura produktu Elasticsearch (cluster, node, index, shard, mapping, document, json itp.) – podstawowe elementy Elasticsearch, których zrozumienie jest kluczowe
- Praca z NoSQL w środowiskach BigData,
- Uruchomienie standalone instance na potrzeby szkolenia,
- Node - czym jest i dlaczego Elasticsearch się skaluje - skalowalność horyzontalna i wertykalna
- Poznanie Elasticsearch RESTful API (request/response, klucze _id)
- Indeksowanie i modyfikacja danych w klastrach Elasticsearch,
- Używanie podstawowych zapytań query DSL (search i agregaty) – przegląd podstawowych Query DSL,
- Podstawy mappingu – czym jest mapping, przegląd możliwości i ustawień,
- Optymalizacja mappingu - dlaczego należy mieć dobrze zdefiniowany mapping, jakie są z tego korzyści
- Uruchomienie klastra Elasticsearch
- Uruchomienie i konfiguracja produktu Kibana,
- Przegląd możliwości narzędzia Kibana,
- Budowanie dashboardów i przeglądanie danych z użyciem narzędzia Kibana
- Budowanie dynamicznych prezentacji w Canvas (tylko w opcji 3-dniowej)
- Wprowadzenie do produktu Logstash,
- Transformacje danych
- Przykładowe użycie Logstash do importu danych testowych z Twitter’a,
- Logstash – przykład użycia Logstash do importu danych testowych
- Wprowadzenie do produktu Beats,
- Uruchomienie metricbeat, heartbeat oraz filebeat,
- Czym jest highlighting oraz jakie inne produkty wyszukiwania są dostępne w Elasticsearch,
- Przykładowe użycie trzech możliwych opcji highlightingu (plan, fvh, unified)
- Czym jest spell correction,
- Jak efektywnie używać spell corrections
IntermediateAdvanced
Kod szkolenia: PL AA 2d