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Objectifs
Programme

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
 

Public visé

Le cours s'adresse aux architectes, développeurs, data scientists et chefs de projet 

Prérequis

La connaissance d'un langage comme Java, Python ou PHP est recommandée, la pratique du "shell" est un plus. 

Méthodes pédagogiques

Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques
 

Modalités d'évaluation

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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