Ce que vous apprendrez ?
- Décrire les meilleures pratiques pour l'indexation et la gestion des données de séries temporelles dans Elasticsearch.
- Appliquer des techniques de prévision de base sur des données de séries temporelles à l'aide des fonctionnalités d'Elasticsearch.
- Construire et interpréter des visualisations de séries temporelles dans Kibana pour identifier des tendances, des saisonnalités et des anomalies.
- Extraire des informations pertinentes à partir de données de séries temporelles dans Elasticsearch à l'aide de requêtes appropriées.
- Identifier les différents types de séries temporelles et choisir les visualisations Kibana appropriées.
Prérequis
- Connaissance de base d'Elasticsearch et de Kibana Compréhension des concepts de documents, d'index et de mappings avec des champs de type date Expérience avec les requêtes de recherche (Query DSL) incluant des filtres temporels Notions sur les agrégations temporelles (date_histogram) dans Elasticsearch Familiarité avec la création de visualisations temporelles (courbes, heatmaps) dans Kibana
Contenu de la Formation
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Qu'est-ce que l'analyse des séries temporelles ?
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Pourquoi utiliser Elasticsearch et Kibana pour l'analyse des séries temporelles ?
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Installer et configurer Elasticsearch
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Créer des index et des mappages pour les données de séries temporelles
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Ingérer des données de séries temporelles dans Elasticsearch
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Introduction à Kibana
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Créer des visualisations de séries temporelles
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Analyser les tendances et les anomalies des séries temporelles
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Projet pratique : analyser des données de séries temporelles réelles
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Meilleures pratiques pour l'analyse des séries temporelles
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Conclusion
À TÉLÉCHARGER
À propos de l'instructeur
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Ehabib Benlahmer
ehabib.benlahmer@openskillroom.com
Dr. Benlahmar Habib est un expert reconnu en informatique et en intelligence artificielle. Docteur en informatique depuis 2007, il s’est spécialisé dans les moteurs de recherche et a apporté plusieurs contributions scientifiques dans les domaines de l’IT et de l’IA. Consultant et architecte logiciel, il excelle dans la conception d’architectures microservices et l’intégration des technologies d’IA, notamment en traitement du langage naturel (NLP), vision par ordinateur (Computer Vision), machine learning et deep learning. Titulaire de plusieurs certifications de grandes entreprises technologiques (Microsoft, Oracle, Google), il possède une expertise avancée en développement logiciel et en intelligence artificielle. Il est également l’inventeur d’une innovation majeure dans le domaine de l’IA appliquée au NLP. Formateur expérimenté avec plus de 20 ans d’expérience, il a accompagné et formé des centaines d’équipes au sein d’organismes et d’entreprises nationales et multinationales, contribuant ainsi à l’essor des compétences en IT et IA à grande échelle.
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Avis
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Caractéristiques du cours
- Durée 8 hour
- Language Français
- Niveau de compétence. Débutant
- CertificateNon
- Nombre maximum d'inscrits 30
- Type de formation distanciel
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