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Kibana - Analyse et visualisation de données

Kibana - Analyse et visualisation de données

Qualiopi
En centre
Non éligible CPF
Objectifs
Programme

A l'issue de cette formation, vous serez capable de :

  • Expliquer le fonctionnement de Kibana en lien avec le puissant moteur Elasticsearch
  • Réaliser des requêtes simples et complexes avec KQL
  • Créer les différents types de visualisations (Canvas, Maps, Markdown, TSVB)
  • Réaliser des analyses avancées des données avec la fonctionnalité Machine Learning
  • Créer des graphes et des tableaux de bord personnalisés.

Jour 1

Introduction à Kibana

  • Aperçu de Kibana
  • Installation de la version Docker
  • Configuration
  • Lancer Kibana
  • Comprendre l'intégration de données
  • Explorer les vues de données
  • Créer des espaces
  • Comprendre les objets enregistrés dans Kibana

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Prise en main de l'interface de Kibana et création d'un espace

Découvrir les données via Discover

  • Explorer vos données
  • Elasticsearch - Un magasin de documents
  • Types de données dans Elasticsearch
  • La page Discover
  • Travailler avec des requêtes
  • Structuration des requêtes KQL (exemple)
  • Associer les requêtes avec des opérateurs booléens
  • Rechercher des champs numériques
  • Comment rechercher quand vous ne savez pas comment épeler ce que vous voulez chercher
  • Créer une recherche enregistrée
  • Etapes pour créer une recherche enregistrée

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Requêtes sur Elasticsearch, exploration de données avec KQL, filtrage, enregistrement des requêtes

Visualisation avec Kibana

  • Explorer les visualisations Lens
  • Approfondir le backend des visualisations dans Kibana
  • Comprendre les visualisations Canvas, Maps et Markdown
  • Créer des visualisations Canvas, Maps et Markdown

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Création de diverses visualisations

Jour 2

Alimenter les visualisations avec des mises à jour proches du temps réel

  • Comprendre comment créer des visualisations TSVB (Time-Series Visual Builder)
  • Comprendre le menu déroulant "Agrégation" dans l'onglet Données
  • Comprendre le menu déroulant "Group by" dans l'onglet Données
  • Explorer les types TSVB Metric, Top N, Gauge, Markdown et Table
  • Top N et Gauge
  • Markdown et Table
  • Mettre TSVB en pratique

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Création de visualisations TSVB

Analyse de données avec le Machine Learning

  • Comprendre la détection d'anomalies dans les données de séries temporelles
  • Comment fonctionne l'algorithme d'apprentissage automatique ?
  • Analyser des données avec une analyse centrée sur les entités
  • Transformations
  • Analyses de DataFrame
  • API pour en savoir plus sur l'apprentissage automatique
  • Configurer des alertes

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Analyse de données avec le Machine Learning

Visualisation par graphes

  • Créer un graphe
  • Personnaliser un graphe
  • Résoudre les problèmes d'un graphe
  • Problèmes liés aux performances
  • Trouver s'il manque des résultats
  • Points clés pour prendre en charge les données provenant de plusieurs indices

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Création de graphes personnalisés à partir de plusieurs indices

Jour 3

Créer un tableau de bord

  • Explorer les tableaux de bord d'exemple
  • Créer un tableau de bord à partir de zéro
  • Comprendre un cas d'utilisation de journalisation sur un tableau de bord
  • Partager le tableau de bord

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Création de tableaux de bord et configuration d'alertes

ES|QL (Elasticsearch Query Language) et concepts avancés dans Kibana

  • Apprendre les blocs de construction d'ES|QL
  • Comprendre comment fonctionne ES|QL
  • Concepts avancés de Kibana
  • Champs en temps réel
  • Paramètres avancés de Kibana

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Pratique d'ES|QL et des champs en temps réel

DSL de requêtes et gestion via Kibana

  • Découvrir le Query DSL
  • Requêtes en texte intégral
  • Requêtes géographiques
  • Requêtes de formes
  • Combiner les requêtes
  • Requêtes "Match-all" (tout correspond)
  • Requêtes au niveau des termes
  • Requêtes spécialisées
  • Requêtes composées
  • Concepts approfondis de gestion - RBAC (contrôle d'accès basé sur les rôles)
  • Explorer les "watchers"

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Pratique des requêtes DSL
Public visé

Data Analysts / Engineers / Scientists, Business Analysts, développeurs, managers.

Prérequis

Avoir une expérience en exploration et traitement des données (avec SQL ou autre).

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