简介
课程横向划分 -贯穿大数据分析重点环节,数据规则占比20%,查询统计占比40%,可视化占比30%,开放对接占比10% ;课程纵向划分 - 深入浅出、实战项目驱动,背景知识(原理、技巧、重点、难点、最佳实践)占比30%,功能操作(API、SDK、CLI、工具、生态系统)占比30%,实战(小样例、项目、练习)占比40%。
课程收益
1.掌握ETL关键技能:能够针对各种异构数据进行拆解与建模
2.掌握ES查询、分析能力:能够针对各种结构化数据进行查询、分析、统计等
3.掌握扩展查询分析技能:K-Query、ES SQL进行通用查询、分析统计
4.掌握Kibana可视化管理、交互查询(过滤、深钻)等,掌握场景Kibana典型可视化元素与使用策略
5.掌握高级可视化Canvas、图以及插件扩展
课程时长
5天
分享提纲
日程安排 | 重点议题 | 项目 |
第一天 | 1.stack日志提取 2.动态字段提取 3.地理位置信息提取 4.事务数据提取 5.插件使用 | 项目1:DevITOps分析监控平台(20%) 项目2:电商网站分析平台(50%)
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第二天 | 1.查询 2.Trail 3.分析 4.统计 | 项目1:DevITOps分析监控平台(40%) 项目2:电商网站分析平台(80%) |
第三天 | 1.ES SQL 2.Rollup 3.K-Query | 项目1:DevITOps分析监控平台(60%) 项目2:电商网站分析平台(100%) |
第四天 | 1.space 2.过滤、深钻 3.markdown、地图 4.Graph等 | 项目1:DevITOps分析监控平台(80%) 项目3:用户行为分析平台(50%) |
第五天 | 1.Canvas 2.插件 3.机器学习 4.告警 5.生态 | 项目1:DevITOps分析监控平台(100%) 项目3:用户行为分析平台(100%) |
成喆
百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
成喆
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成喆
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