Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Kursplan
Introduktion
- Vad är Elasticsearch och Kibana?
- Jämförelse mellan Elasticsearch och Kibana
- Översikt över Elasticsearch och Kibanas funktioner och arkitektur
Förstå Elasticsearch
- Elasticsearchs arkitektur
- CRUD-operationer
- Hantering av index
- Grunderna i Query DSL
- Aggregeringar och metriker
- Labbövningar
Förstå Kibana
- Introduktion till Kibana
- Installation och konfigurering
- Discover-gränssnittet
- Visualiseringsgränssnittet
- Dashboard-gränssnittet
- Labbövningar
Avancerad Elasticsearch-administration
- Klusterhantering
- Datamodellering och mappningar
- Avancerade frågor och filter
- Prestandajustering och optimering
- Säkerhet och autentisering
- Labbövningar
Avancerad Kibana-dashboardutveckling
- Designprinciper för effektiva dashboards
- Visualiseringstyper och tekniker
- Tidsserieanalys och visualiseringar
- Geospatial analys och kartläggning
- Drill-down och interaktivitet
- Labbövningar
Felsökning och bästa praxis
- Övervakning och loggning
- Diagnos och lösning av vanliga problem
- Säkerhetskopiering och återställning vid katastrof
- Skalning och hög tillgänglighet
- Bästa praxis för Elasticsearch och Kibana-administration
- Labbövningar
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- En förståelse av grunderna i Elasticsearch Erfarenhet av Elasticsearch och Kibana operationer Mellanavancerad kunskap inom systemadministration
Målgrupp
- Systemadministratörer DevOps-ingenjörer Utvecklare
35 timmar
Vittnesmål (2)
Innehållet är mycket användbart och tränaren gör det ännu enklare att förstå.
Ibrahim Al mayahi - Vastech SA
Kurs - Advanced Elasticsearch and Kibana Administration
Maskintolkat
It is all.## Course Outline### Course TitleAdvanced Data Science Techniques### Course DescriptionThis course covers advanced data science techniques, focusing on machine learning, data visualization, and big data processing. Students will learn to apply sophisticated algorithms and tools to analyze and interpret complex datasets. The curriculum includes hands-on projects and case studies to ensure practical application of the concepts learned.### Learning Objectives- Understand and implement advanced machine learning algorithms.- Utilize data visualization tools to communicate insights effectively.- Process and analyze big data using industry-standard tools and frameworks.- Develop and deploy predictive models using real-world datasets.- Collaborate on data science projects, applying best practices in data management and analysis.### Prerequisites- Basic knowledge of Python programming.- Familiarity with fundamental data science concepts.- Experience with basic machine learning algorithms.- Working knowledge of data manipulation libraries such as Pandas and NumPy.### Course Duration8 weeks### Course Schedule#### Week 1: Introduction to Advanced Data Science- Overview of advanced data science techniques.- Setting up the development environment.- Introduction to key tools and frameworks.#### Week 2: Advanced Machine Learning Algorithms- Deep dive into supervised and unsupervised learning.- Implementing algorithms like Support Vector Machines (SVM) and Random Forests.- Evaluating model performance using cross-validation.#### Week 3: Data Visualization- Introduction to data visualization libraries (e.g., Matplotlib, Seaborn).- Creating informative and engaging visualizations.- Best practices for communicating data insights.#### Week 4: Big Data Processing- Overview of big data technologies (e.g., Hadoop, Spark).- Hands-on experience with distributed data processing.- Integrating big data tools with data science workflows.#### Week 5: Predictive Modeling- Building and validating predictive models.- Techniques for feature selection and engineering.- Deploying models in production environments.#### Week 6: Case Studies and Real-World Applications- Analyzing real-world datasets.- Applying advanced data science techniques to solve industry problems.- Collaborative project work and peer reviews.#### Week 7: Advanced Topics in Data Science- Exploring cutting-edge research in data science.- Introduction to deep learning and neural networks.- Ethical considerations in data science.#### Week 8: Final Project and Presentation- Students will work on a comprehensive data science project.- Presenting findings and insights to the class.- Peer and instructor feedback.### Assessment- Participation in class discussions and projects: 20%- Midterm project: 30%- Final project presentation: 50%### Resources- Recommended textbooks: - "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurélien Géron. - "Data Science from Scratch" by Joel Grus.- Online resources and tutorials.- Access to industry-standard software and datasets.
Assad Alshabibi - Vastech SA
Kurs - Advanced Elasticsearch and Kibana Administration
Maskintolkat
