#69

Search-Driven Analytics: zastosowanie Kibany i Elasticsearcha

Full-text search dawno przestał być zagadnieniem, z którym pracuje garstka zapaleńców – rozwój technologii open source takich jak Apache Solr czy Elasticsearch spowodował, iż zaawansowane algorytmy wyszukiwania pełnotekstowego stały się dostępne dla mas. W roku 2017 wręcz nie wypada – tytułując się ekspertem IT – nie znać choć pobieżnie haseł związanych z searchem. Podobnie sprawa ma się z zaawansowaną analityką danych – kursów machine learningu czy podstaw statystyki jest na pęczki, człowiek idzie do warzywniaka a tam rozmowa o doborze parametrów sieci neuronowej. W 2017 bycie developerem jest passe, teraz wypada się tytułować entuzjastą machine learningu. Jeśli wciąż żyjesz w 2014 to ten warsztat jest właśnie dla Ciebie!

Oczywiście w jeden dzień nie nauczymy Cię od zera metod statystycznych ani probabilistyki, ale – mamy nadzieję – przybliżymy tematykę związaną z searchem i wykorzystaniem technik searchowych w analityce danych. Elasticsearch + Kibana to mocne narzędzie do analizy wszystkiego, co da się umieścić w czasie – od logów z systemów produkcyjnych po wypadki drogowe. Potęga agregacji Elasticsearch i wyszukiwania pełnotekstowego ubierana jest w bardzo przystępną nawet dla laika formę wizualizacji w Kibanie, a ponieważ stos technologiczny jest stosunkowo łatwy do uruchomienia umożliwia to względnie szybkie uzyskanie np. prostego rozwiązania monitorującego. Ogromną zaletą jest tu też wsparcie dla analizy w czasie rzeczywistym.

W ramach warsztatu trener omówi podstawy ES oraz Kibany, pokaże jak tego używać oraz jak skonfigurować poszczególne komponenty. Uczestnicy będą mieli możliwość skonstruowania rozwiązania na przykładowych danych, dlatego wymagane jest przyjście z własnymi laptopami.

Zapewniamy nielimitowany dostęp do pysznej kawy oraz pizzę. ☺

Prowadzący

Maciej Rubikowski:

W IT od 2010 roku, doświadczenie głównie jako Java Developer. Od 3 lat zajmuje się technologiami wyszukiwania w polskim oddziale Findwise. Pracuje głównie z technologiami takimi jak Apache Solr, Elasticsearch, FAST ESP. Doświadczenie zawodowe i naukowe z zakresu text mining, machine learning, sentiment analysis; współautor The Scent of Deception: Recognizing Fake Perfume Reviews in Polish.

Program warsztatów

  1. Kibana introduction.
  2. Environment setup.
  3. Discover Module.
  4. Visualize Module.
  5. Dashboard Module.

Uwaga

W trosce o jakość warsztatów jesteśmy zmuszeni ograniczyć liczbę uczestników. Kwalifikacja odbywa się na podstawie odpowiedzi udzielonych w formularzu zgłoszeniowym oraz - w dalszym kroku - kolejności zgłoszeń. Potwierdzenie udziału w warsztatach wraz z instrukcją przygotowania środowiska otrzymasz najpóźniej na 7 dni przed planowaną datą wydarzenia.

Zapisy na wybrany warsztat zostały zakończone.