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Savoir intégrer ses données dans l'outil d'indexation "full-text" Elasticsearch, connaitre son langage d'interrogation et concevoir son propre modèle de données
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
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 Graphe
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
Le cours s'adresse aux architectes, développeurs, data scientists et chefs de projet
La connaissance d'un langage comme Java, Python ou PHP est recommandée, la pratique du "shell" est un plus.
Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques
Formulaire d'autoévaluation en amont et aval de la formation, exercices pratiques de fin de séquences pédagogiques, questionnaires d’évaluation à chaud et à froid
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