Formation Kibana - Analyse et visualisation de données

  • 3 jours (21 heures)
  • Perfectionnement
  • Présentiel ou classe à distance

Une formation proposée par

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Objectifs

A l'issue de cette formation, vous serez capable de :

  • Expliquer le fonctionnement de Kibana en lien avec le puissant moteur Elasticsearch
  • Réaliser des requêtes simples et complexes avec KQL
  • Créer les différents types de visualisations (Canvas, Maps, Markdown, TSVB)
  • Réaliser des analyses avancées des données avec la fonctionnalité Machine Learning
  • Créer des graphes et des tableaux de bord personnalisés.
Les compétences visées par cette formation font l'objet d'une évaluation.

À qui s'adresse cette formation ?

Data Analysts / Engineers / Scientists, Business Analysts, développeurs, managers.

Prérequis

Avoir une expérience en exploration et traitement des données (avec SQL ou autre).

Programme

1 Pendant votre formation

Kibana - Analyse et visualisation de données

Jour 1

Introduction à Kibana

  • Aperçu de Kibana
  • Installation de la version Docker
  • Configuration
  • Lancer Kibana
  • Comprendre l'intégration de données
  • Explorer les vues de données
  • Créer des espaces
  • Comprendre les objets enregistrés dans Kibana

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Prise en main de l'interface de Kibana et création d'un espace

Découvrir les données via Discover

  • Explorer vos données
  • Elasticsearch - Un magasin de documents
  • Types de données dans Elasticsearch
  • La page Discover
  • Travailler avec des requêtes
  • Structuration des requêtes KQL (exemple)
  • Associer les requêtes avec des opérateurs booléens
  • Rechercher des champs numériques
  • Comment rechercher quand vous ne savez pas comment épeler ce que vous voulez chercher
  • Créer une recherche enregistrée
  • Etapes pour créer une recherche enregistrée

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Requêtes sur Elasticsearch, exploration de données avec KQL, filtrage, enregistrement des requêtes

Visualisation avec Kibana

  • Explorer les visualisations Lens
  • Approfondir le backend des visualisations dans Kibana
  • Comprendre les visualisations Canvas, Maps et Markdown
  • Créer des visualisations Canvas, Maps et Markdown

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Création de diverses visualisations

Jour 2

Alimenter les visualisations avec des mises à jour proches du temps réel

  • Comprendre comment créer des visualisations TSVB (Time-Series Visual Builder)
  • Comprendre le menu déroulant "Agrégation" dans l'onglet Données
  • Comprendre le menu déroulant "Group by" dans l'onglet Données
  • Explorer les types TSVB Metric, Top N, Gauge, Markdown et Table
  • Top N et Gauge
  • Markdown et Table
  • Mettre TSVB en pratique

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Création de visualisations TSVB

Analyse de données avec le Machine Learning

  • Comprendre la détection d'anomalies dans les données de séries temporelles
  • Comment fonctionne l'algorithme d'apprentissage automatique ?
  • Analyser des données avec une analyse centrée sur les entités
  • Transformations
  • Analyses de DataFrame
  • API pour en savoir plus sur l'apprentissage automatique
  • Configurer des alertes

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Analyse de données avec le Machine Learning

Visualisation par graphes

  • Créer un graphe
  • Personnaliser un graphe
  • Résoudre les problèmes d'un graphe
  • Problèmes liés aux performances
  • Trouver s'il manque des résultats
  • Points clés pour prendre en charge les données provenant de plusieurs indices

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Création de graphes personnalisés à partir de plusieurs indices

Jour 3

Créer un tableau de bord

  • Explorer les tableaux de bord d'exemple
  • Créer un tableau de bord à partir de zéro
  • Comprendre un cas d'utilisation de journalisation sur un tableau de bord
  • Partager le tableau de bord

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Création de tableaux de bord et configuration d'alertes

ES|QL (Elasticsearch Query Language) et concepts avancés dans Kibana

  • Apprendre les blocs de construction d'ES|QL
  • Comprendre comment fonctionne ES|QL
  • Concepts avancés de Kibana
  • Champs en temps réel
  • Paramètres avancés de Kibana

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Pratique d'ES|QL et des champs en temps réel

DSL de requêtes et gestion via Kibana

  • Découvrir le Query DSL
  • Requêtes en texte intégral
  • Requêtes géographiques
  • Requêtes de formes
  • Combiner les requêtes
  • Requêtes "Match-all" (tout correspond)
  • Requêtes au niveau des termes
  • Requêtes spécialisées
  • Requêtes composées
  • Concepts approfondis de gestion - RBAC (contrôle d'accès basé sur les rôles)
  • Explorer les "watchers"

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Pratique des requêtes DSL

Financement

Plusieurs dispositifs de financement sont accessibles via les OPCO (Opérateurs de Compétences), organismes agréés par le ministère du Travail dont le rôle est d'accompagner, collecter et gérer les contributions des entreprises au titre du financement de la formation professionnelle.
Pour plus d'information, une équipe de gestionnaires SKOLAE Formation spécialisée vous accompagne dans le choix de vos formations et la gestion administrative.

Nous contacter pour en savoir plus

Points forts

Modalités pédagogiques

Formation délivrée en présentiel ou distanciel* (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance).

Le formateur alterne entre méthode** démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation).

Variables suivant les formations, les moyens pédagogiques mis en oeuvre sont :

  • Ordinateurs Mac ou PC (sauf pour certains cours de l'offre Management), connexion internet fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour le distanciel)
  • Environnements de formation installés sur les postes de travail ou en ligne
  • Supports de cours et exercices

En cas de formation intra sur site externe à M2I, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel

** ratio variable selon le cours suivi

Accessibilité aux personnes en situation de handicap

Dernière mise à jour : 25/09/2026

Sessions

Kibana - Analyse et visualisation de données

3 jours (21 heures) Réf. DATA-KIB

à partir de 2 355 € HT

Repas inclus en présentiel
Du 12 octobre au 14 octobre 2026 Paris La Défense
Places disponibles
S'inscrire
Du 25 novembre au 27 novembre 2026 Paris La Défense
Places disponibles
S'inscrire
Du 12 octobre au 14 octobre 2027 Paris La Défense
Places disponibles
S'inscrire

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