Formation Machine Learning avec Elastic Stack
Public admis
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- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
Au cours de cette formation Machine Learning Elastic Stack, vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
- Installer la suite Elastic pour utiliser le machine learning
- Comprendre comment détecter des anomalies avec les fonctionnalités de Machine Learning de la suite Elastic
- Appliquer la détection d’anomalie pour la surveillance et la sécurité des systèmes d'information
- Visualiser les résultats dans des tableaux de bord, des vues personnalisées, utiliser les alertes
| Tarif |
A partir de 1 510,00 € |
| Durée | 2 jours (14h) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 510,00 € |
| Durée | 2 jours (14h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
La suite Elastic permet d’ingérer tout type de données dans un cluster Elasticsearch et de les analyser via les outils de visualisation proposés par Kibana. Depuis peu, Elastic propose également des fonctionnalités de Machine Learning permettant la détection d’anomalie et la prévision. Principalement utilisée pour la surveillance d’infrastucture et la sécurité, cette solution peut être appliquée à d'autres domaines.
Cette formation Machine Learning avec la suite Elastic passe en revue les fonctionnalités de Machine Learning d'Elastic Stack et, au travers d’ateliers, elle démontre l’efficacité du machine learning appliqué à la surveillance d’infrastructures SI.
Programme
Introduction à Elastic Machine Learning
Big Data et Machine LearningMachine Learning appliqué à l’IT
Historique de Elastic Machine Learning (Elastic ML)
Concepts : Jobs, Noeuds ML, Bucket, Alimentation en données
Index Elasticsearch utilisé, Détails d’un job, les différents types de jobs
InstallationTravaux Pratiques :Installation de la suite Elastic et mise en place des fonctionnalités Machine Learning
Détection de changement
Définition du taux d’occurrence normal, Les différentes fonctions de comptageDéfinition de la rareté
Catégorisation des évènements Travaux Pratiques :Anomalie de décompte, détection de message rare dans des fichiers de logs
Analyse de cause
Importance et limitation des KPISegmentation et enrichissement des données
Scinder les analyses, détecter les influenceurs
Corrélation visuelle, Utilisation de l’explorateur d’anomalieTravaux Pratiques :Identification d’un process fautif dans des données fournies par packetbeat
Analyse de la sécurité
Indicateur de compromissionVolume et disparité des données, géométrie des attaques
Enrichissement avec logstash
Investigation et analyseTravaux Pratiques :Détection d’une exfiltration DNS
Gestion des alertes
Alertes automatiques, configurationCréation d'alerte manuelleTravaux Pratiques :Configuration des seuils d’une alerte
Kibana Dashboard et Canvas
Options de visualisation dans Kibana, TimelionDonnées Machine Learning en TimeSeries, Timelion
Correlation HeatMap
Utilisation de CanvasTravaux Pratiques :Utilisation de Timelion, HeatMap, Canvas
Prévisions
Prévision temporelle ou valeur, incertitudeForecast API
Série temporelle unique
Série temporelle multipleTravaux Pratiques :Mise en place d'alertes sur données prévisionnelles
Prérequis
Public
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Objectifs de la formation
- Identifier les composants de la pile Elastic et leurs rôles au sein d’un pipeline de traitement de données.
- Analyser les données en temps réel à l'aide d'Elasticsearch pour obtenir des informations exploitables.
- Créer des visualisations et des tableaux de bord dans Kibana pour une prise de décision éclairée.
- Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de traitement de données robustes avec Logstash.
- Configurer Beats pour une collecte et une gestion optimales des données.
- Appliquer les meilleures pratiques dans la gestion et la mise à l'échelle des déploiements Elastic Stack.
| Tarif |
A partir de 2 250,00 € |
| Durée |
3 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Découvrir les pratiques de base de l’architecture AWS
- Examiner la mise en place de la sécurité des accounts à l’aide de stratégies
- Identifier les éléments nécessaires pour construire un réseau virtuel (VPC) modulable, sécurisé, qui inclut les sous-réseaux privés et les sous-réseaux publics
- Déterminer des stratégies pour une approche de sécurité en couches pour les sous-réseaux Virtual Private Cloud (VPC)
- Identifier des stratégies pour sélectionner les ressources de calcul appropriées (EC2, Lambda, container, …) en fonction des cas d’utilisation métier
- Créer un VPC et ajouter une instance Elastic Cloud Compute (EC2)
- Installer une instance Amazon Relational Database Service (RDS) et un répartiteur de charge d’application Balancer (ALB) dans le VPC créé
- Comparer les produits et services de stockage AWS
- Créer une couche de base de données hautement disponible et à mise à l’échelle automatique
- Explorer la potentialité des solutions de supervision AWS
- Etudier et échanger sur les outils d’automatisation AWS qui vous aideront à créer, maintenir et faire évoluer votre infrastructure
- Etudier l’appairage de réseaux, des points de terminaison de VPC, des solutions de passerelle et de routage en fonction des cas d’utilisation
- Connaitre les configurations de réseau hybride pour étendre et sécuriser votre infrastructure
- Découvrir les avantages des micro services en tant que stratégie de découplage efficace pour alimenter des applications hautement disponibles à grande échelle
- Explorer les services de conteneurs AWS pour la mise en œuvre rapide d’un environnement d’application portable et indépendant de l’infrastructure
- Identifier les avantages de sécurité des services « serverless » AWS sur la base d’exemples du monde réel
- S’entraîner à créer un déploiement CloudFront avec un backend S3 dans un environnement de laboratoire
- Explorer les solutions de sauvegarde, de récupération et les meilleures pratiques AWS pour assurer la résilience et la continuité des activités
- Créer une architecture cloud hautement disponible et sécurisée basée sur un problème métier, dans un laboratoire guidé par un animateur, basé sur un projet
| Tarif |
A partir de 2 750,00 € |
| Durée |
4j / 28h |
| Modes |
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Formation Les bases de la communication radio LoRa et du protocole LoRaWAN
Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
À l'issue de cette formation LoRa / LoRaWAN, vous serez en mesure de :
- Comprendre la communication RadioLoRa
- Identifier les éléments de l'architecture LoRaWAN
- Comprendre les performances attendues en fonction des use-case
- Dimensionner un système LoRa privé
- Comprendre le protocole LoRaWAN
- Connaître les procédures
| Tarif |
A partir de 790,00 € |
| Durée |
1j / 7h |
| Modes |
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Formation Virtualisation de serveurs avec Hyper-V et System Center 2012 R2
Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
Plus concrètement, à l'issue de cette formation Virtualisation de serveurs avec Hyper-V et System Center 2012 R2, vous aurez acquis les compétences et connaissances nécessaires pour :
- Savoir comment installer et gérer une plate-forme de virtualisation Microsoft avec Hyper-V
- Être en mesure d'utiliser System Center Virtual Machine Manager pour gérer des machines virtuelles
- Comprendre comment superviser un réseau de machines virtuelles avec System Center Operation Manager
- Acquérir les compétences nécessaires pour gérer l'infrastructure de stockage et le réseau avec System Center 2012 R2 VMM
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Industrialisation Data Science, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Savoir emmener votre modèle de data science en production
- Apprendre à gérer les nouvelles contraintes
- Minimiser le coût de transfert de l’exploration à la production
- Découvrir les concepts de Software Craftsmanship (clean code) appliqués à la Data Science
- Découvrir le découpage d’un projet de Machine Learning en différentes briques et les organiser
- Savoir construire l'architecture applicative d'un projet Data Science
- Déployer son application de Machine Learning en production et interagir avec
- Faire consommer des données chaque seconde à une application de Machine Learning
- Mesurer les performances de son application de Machine Learning
| Tarif |
A partir de 3 825,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Formation - Big Data - Mise en oeuvre pratique d'une solution complète d'analyse des données
Proposé par IB CegosObjectifs de la formation
- Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
4 jours (28 heures) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Situer Elasticsearch dans un écosystème Big Data
- Identifier les enjeux et les cas d'utilisation d'un moteur de recherche
- Indexer des données
- Faire des recherches simples et complexes
- Manipuler les agrégations et des recherches évoluées.
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Identifier les enjeux du Machine Learning dans l'entreprise
- Utiliser les fonctionnalités de Machine Learning sous IBM Cognos Analytics CA 11.x
- Manipuler les algorithmes de Machine Learning.
| Tarif |
A partir de 2 280,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Formation Citrix Virtual Apps & Desktops : Migrer vers Citrix Cloud et Microsoft Azure
Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
- Gérer le passage d'un environnement local dans Citrix Cloud et apprendre à déployer des emplacements de ressources sur Windows Azure
- Découvrir l'architecture, les communications et la gestion de Citrix Cloud et deVirtual Apps & Desktops Service, puis migrer l'infrastructure et les paramètres existants dans Citrix Cloud.
- Planifier le catalogue de machines et la conception de machines virtuelles basée sur le cloud public de Microsoft et déploiement de ces machines à l'aide de Machine Creation Services
- Apprendre à configurer Citrix StoreFront et NetScaler Gateway en tant que service au sein de Citrix Cloud ou en tant que machines gérées dans votre centre de données ou sur la plateforme Azure pour l'accès à distance.
| Tarif |
A partir de 4 535,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Décrire les concepts de Machine Learning et l'évolution vers le Deep Learning (réseaux de neurones profonds)
- Identifier les briques de base du Deep Learning : réseaux de neurones simples, convolutifs et récursifs
- Définir les modèles plus avancés : auto-encodeurs, GAN (Generative Adversarial Network), apprentissage par renforcement
- Utiliser les bases théoriques et pratiques d'architecture et de convergence de réseaux de neurones
- Appliquer les méthodologies de mise en place de réseaux de neurones, les points forts et les limites de ces outils.
| Tarif |
A partir de 2 280,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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