1. Les concepts de Kibana

• Aperçu de la stack Elastic
• Apporter vos données dans Kibana
• Workflow Discover > Visualize > Present > Share
• Aperçu de l'interface

2. Rechercher et filtrer les données avec Discover

• Documents, fields, data types
• Introduction aux Data views
• Data Visualizer
• Utiliser les filtres
• Rechercher avec KQL
• Saved queries / saved search
• Créer des visualisations à partir d'un champ
• Runtime fields

3. Créer des visualisations avec Lens

• Interface, drag and drop
• Personnaliser les visualisations
• Différents types de visualisation
• Utiliser les layers, reference line, formules
• Représenter les données sous forme de tableau

4. Analyser les séries temporelles avec TSVB

• Types de visualisation
• Différences par rapport à Lens

5. Visualiser des données géographiques avec Maps

• Types de données
• Types et design des couches

6. Utiliser les visualisations avancées

• Timelion
• Vega

7. Tableaux de bord

• Drill-down, contrôles, options, gestion des panels
• Gérer des plages de temps
• Sauvegarder
• Partager des tableaux de bord (permalink, export pdf / png, iframe, reporting)

8. Construire des présentations créatives avec Canvas

• Création
• Ajouter des éléments
• Utiliser l'Expression Editor
• Partager des Canvas

9. Aperçu de Dev Tools

• Utiliser l'API Elasticsearch
• Utiliser l'API Kibana

10. Pivoter les données avec l'API Transforms

• Les types de transformation pivot / latest
• Cas d'utilisation
• Aperçu de l'interface

11. Détecter des anomalies avec le Machine Learning

• Introduction au Machine Learning dans Kibana, les différents types de job
• Détection d'anomalie
• Utiliser des résultats dans des tableaux de bord
• Bonnes pratiques

12. Gestion de Kibana pour le Data Analyst

• Gérer les Spaces
• Saved Objects
• Advanced settings
• Tags

13. Mise en pratique sur un cas réel