Elasticsearch ve Kibana Eğitimi

Eğitim Hakkında

Elasticsearch ve Kibana'yı birlikte kullanarak veri keşfi ve görselleştirmeyi öğreten eğitim

Elasticsearch ve Kibana Eğitimi, veriyi Elasticsearch'te indeksleyip Kibana ile keşfetmeyi, görselleştirmeyi ve panolaştırmayı birlikte öğretir. Katılımcılar belge modelini ve temel aramayı kavradıktan sonra Kibana'da data view tanımlar, Discover ile veriyi keşfeder, KQL ile filtreler. Lens ve TSVB ile grafikler oluşturur, Maps ile coğrafi veriyi haritalar, dashboard ve Canvas ile sunum düzeyinde raporlar hazırlar; uyarı ve paylaşım senaryolarını uygular.

Süre ve Format

3 Gün. İlk gün Elasticsearch temeli ve indeksleme, ikinci gün Kibana keşif ve görselleştirme, üçüncü gün dashboard, Canvas, uyarı ve paylaşım işlenir.

Seviye

Orta Seviye — Elasticsearch ile arama ve Kibana ile veri keşfi, görselleştirme, dashboard ve raporlama

Öğrenme Metodu

Her konu gerçek veri setleri üzerinde indeksleme, Kibana'da keşif ve Lens ile dashboard oluşturma senaryolarıyla uygulamalı işlenir.

Neden Bu Eğitim?

🔎Keşif ve arama birlikte

Elasticsearch'ün hızlı aramasını Kibana Discover ile birleştirerek veriyi kod yazmadan keşfetmeyi öğrenirsiniz.

📊Görsel karar panoları

Lens ve TSVB ile grafikler oluşturup bunları dashboard'larda toplayarak veriyi anlaşılır karar panolarına dönüştürürsünüz.

🗺️Zengin görselleştirme

Maps ile coğrafi veriyi, Canvas ile sunum düzeyinde raporları hazırlayarak verinizi etkili biçimde anlatırsınız.

Anahtar Konular

elasticsearch ve kibana eğitimikibana eğitimikibana dashboard eğitimiveri görselleştirme eğitimikibana lenselasticsearch kibana kursukibana discoververi keşfi eğitimikibana canvasiş zekası görselleştirme

“Veri ancak görünür olduğunda karara dönüşür; Elasticsearch veriyi bulur, Kibana onu herkesin anlayacağı bir resme çevirir.”

Ön Koşullar

Eğitimden en iyi verimi almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Veri analizi ilgisi

Veriyle çalışma ve temel analiz yaklaşımına ilgi görselleştirme konularından verim almayı artırır.

2

JSON'a aşinalık

JSON yapısına aşinalık belge modelini ve arama söz dizimini daha hızlı kavramanızı sağlar.

3

Temel veritabanı

Index, alan ve sorgu kavramlarına aşinalık Elasticsearch verisini anlamayı destekler.

4

Laboratuvar ortamı

Elasticsearch ve Kibana'nın kurulu olduğu bir ortam uygulamaları takip etmeyi sağlar.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcılar Elasticsearch belge modelini ve index yapısını kavrar, veri setlerini indeksler ve Kibana'ya bağlanarak temel aramayı yapar.

Modül 1

Elasticsearch ve Kibana'ya Bakış

Elasticsearch'ün arama ve analiz motoru olarak rolü
Kibana'nın görselleştirme ve yönetim arayüzü rolü
Belge (document), index ve alan (field) kavramları
Elastic Stack bileşenlerinin genel akışı
Kibana arayüzü, menüler ve Dev Tools tanıtımı
Tipik kullanım senaryoları: arama, log ve iş zekâsı

Modül 2

Veri Yükleme ve Mapping

_bulk API ve Kibana ile örnek veri setinin yüklenmesi
Mapping ile alan tiplerinin (text, keyword, date) belirlenmesi
Dosyadan veri yükleme (File Data Visualizer) aracı
Index şablonu ile tutarlı alan yapısı sağlanması
Data view (index pattern) tanımlanması
Zaman alanı seçimi ve zaman serisi verinin hazırlanması

Modül 3

Temel Arama ve Query DSL

match ve term sorgularıyla temel arama
bool sorgusu ile koşulların birleştirilmesi
range ile sayısal ve tarih aralığı sorgulama
Dev Tools konsolunda sorgu yazma ve test etme
KQL ile Kibana tarafında hızlı filtreleme
Arama sonuçlarının alan ve skorla yorumlanması

Modül 4

Discover ile İlk Keşif

Discover arayüzünde belgelerin listelenmesi
Zaman aralığı seçici (time picker) ile dönem filtreleme
Alan ekleme/çıkarma ile tablo görünümü düzenleme
Alan istatistikleri ve en sık değerlerin incelenmesi
Filtre ekleme ve filtrelerin kaydedilmesi
Kaydedilmiş arama (saved search) oluşturma

Günün hedefiKatılımcılar Discover ile veriyi derinlemesine keşfeder, Lens ve TSVB ile çeşitli grafikler oluşturur ve aggregation mantığını görselleştirmeye bağlar.

Modül 1

Aggregation ve Görselleştirme Mantığı

Bucket ve metrik aggregation'ın görselleştirmedeki rolü
terms ile kategori, date_histogram ile zaman grupları
avg, sum, count metriklerinin grafiklere yansıması
Görsel seçimi: hangi veri için hangi grafik tipi
Veri çözünürlüğü ve aralık (interval) ayarının etkisi
Görselleştirmede performans ve kardinalite dikkati

Modül 2

Lens ile Grafik Oluşturma

Lens arayüzünde sürükle-bırak ile grafik kurma
Çizgi, bar, alan ve pasta grafik tipleri
Metrik, tablo ve ısı haritası (heat map) görselleri
Birden fazla metrik ve kırılım (breakdown) ekleme
Eksen, renk ve biçimlendirme ayarları
Lens görselinin kaydedilmesi ve yeniden kullanımı

Modül 3

TSVB ve Zaman Serisi

TSVB ile gelişmiş zaman serisi görselleştirme
Hareketli ortalama ve türev (derivative) hesaplama
Birden fazla seriyi aynı panelde karşılaştırma
Gösterge (gauge) ve metrik panelleri oluşturma
Annotation ile olayların grafik üzerinde işaretlenmesi
Zaman serisi metriklerin filtrelenerek incelenmesi

Modül 4

Maps ile Coğrafi Görselleştirme

geo_point alanlarıyla coğrafi verinin haritalanması
Nokta, küme (cluster) ve ısı haritası katmanları
Bölge (region) bazlı choropleth harita oluşturma
Harita üzerinde filtre ve zaman aralığı kullanımı
Birden çok katmanın tek haritada birleştirilmesi
Harita görselinin dashboard'a eklenmesi

Günün hedefiKatılımcılar görselleri dashboard'larda toplar, Canvas ile sunum düzeyinde raporlar hazırlar, uyarı kurar ve çıktıları paylaşıp raporlar.

Modül 1

Dashboard Oluşturma

Görsellerin dashboard'a eklenmesi ve düzenlenmesi
Panel boyutlandırma ve düzen (layout) tasarımı
Dashboard düzeyinde filtre ve zaman aralığı
Kontrol (controls) panelleriyle etkileşimli filtreleme
Panelden panele drill-down ve bağlantı kurma
Dashboard'ların kaydedilmesi ve klasörlenmesi

Modül 2

Etkileşim ve Veri Keşfi

Grafik üzerinde tıklayarak filtre uygulama
Birden çok panelin aynı filtreyle senkronize olması
Kaydedilmiş sorgu (saved query) ile tekrar kullanım
Discover'dan dashboard'a geçişle derin inceleme
Veri setleri arası karşılaştırmalı analiz
Dashboard'ın iş kullanıcısına uygun sadeleştirilmesi

Modül 3

Canvas ile Sunum Raporları

Canvas çalışma alanı (workpad) ve öğeleri
Veriye bağlı metin, grafik ve görsellerin yerleştirilmesi
Elasticsearch sorgusuyla dinamik öğe besleme
Kurumsal şablon ve marka ögeleriyle sunum tasarımı
Tam ekran sunum ve otomatik yenileme
Canvas raporunun paylaşılması ve dışa aktarımı

Modül 4

Uyarı, Paylaşım ve Raporlama

Kibana Alerting ile eşik tabanlı uyarı tanımlama
Uyarıların e-posta ve bağlayıcılarla iletilmesi
Dashboard'ın bağlantı ve gömme (embed) ile paylaşımı
PDF ve PNG olarak rapor üretme (reporting)
Zamanlanmış rapor gönderiminin ayarlanması
Space ve rollerle paylaşım erişiminin denetimi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Veri indeksleme

Veri setlerini Elasticsearch'e indeksler, mapping ve data view ile Kibana'da kullanıma hazırlarsınız.

✅

Discover keşfi

Discover ve KQL ile veriyi kod yazmadan keşfeder, filtreler ve kaydedilmiş aramalar oluşturursunuz.

✅

Lens görselleştirme

Lens ile sürükle-bırak grafikler oluşturur, metrik ve kırılımlarla veriyi görsel hale getirirsiniz.

✅

Zaman serisi analizi

TSVB ile zaman serisi metriklerini, hareketli ortalama ve karşılaştırmalı analizleri hazırlarsınız.

✅

Coğrafi görselleştirme

Maps ile geo_point verisini nokta, küme ve choropleth katmanlarıyla haritalarsınız.

✅

Dashboard tasarımı

Görselleri etkileşimli dashboard'larda toplar, filtre ve kontrollerle keşfedilebilir panolar kurarsınız.

✅

Canvas raporları

Canvas ile veriye bağlı, sunum düzeyinde kurumsal raporlar tasarlar ve paylaşırsınız.

✅

Uyarı ve paylaşım

Alerting ile uyarı tanımlar, PDF raporlama ve paylaşımla çıktıları ilgili ekiplere ulaştırırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Veriyi keşfetmek ve görselleştirmek isteyen veri analistleri
iş zekâsı uzmanları
yazılım geliştiriciler
Kibana ile pano hazırlayacak ekipler ile veri odaklı karar süreçlerini destekleyen BT uzmanları için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Elasticsearch ve Kibana eğitimi kimler için uygundur?

Veriyi keşfetmek ve görselleştirmek isteyen veri analistleri, iş zekâsı uzmanları, yazılım geliştiriciler ve Kibana ile pano hazırlayacak ekipler için uygundur. Veri odaklı karar süreçlerini görsellerle desteklemek isteyen herkese hitap eder.

Bu eğitim yalnızca Elasticsearch eğitiminden nasıl farklıdır?

Yalnızca Elasticsearch eğitimi Query DSL ve aggregation gibi motor konularına derinlemesine girerken, bu eğitim arama temelini kurduktan sonra ağırlığı Kibana'ya verir: Discover ile keşif, Lens ve TSVB görselleştirme, dashboard ve Canvas raporlama. Görsel keşif ve panolaştırma merkezlidir.

Görselleştirme için kod yazmak gerekir mi?

Hayır. Kibana'da Discover, Lens, TSVB ve dashboard çoğunlukla sürükle-bırak ve arayüz üzerinden çalışır; kod gerekmez. Temel arama ve aggregation mantığı anlatılır, ancak görselleştirme ve pano oluşturma büyük ölçüde görsel arayüzle uygulamalı yapılır.

Hangi Kibana araçları uygulamalı işlenir?

Discover ile keşif, Lens ve TSVB ile görselleştirme, Maps ile coğrafi görselleştirme, dashboard ile pano oluşturma, Canvas ile sunum raporları ve Alerting ile uyarılar gerçek veri setleri üzerinde uygulamalı işlenir. Raporlama ve paylaşım senaryoları da gösterilir.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Program tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Sertifika eğitime katılımı ve başarıyı belgeler. Elastic'in resmi sertifika sınavına girmek isteyenler için sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika