Formation D3.js pour Data Visualization.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
D3.js (ou D3 pour Data-Driven Documents) est une bibliothèque JavaScript qui utilise SVG, HTML5 et CSS pour produire des visualisations interactives et dynamiques de données dans les navigateurs web.
Dans cette formation dispensée par un formateur, en présentiel, les participants apprendront à créer des visualisations de données basées sur le web qui fonctionnent de manière réactive sur plusieurs appareils.
- Partie cours magistral, partie discussion, exercices et pratique intensive
- Utiliser D3 pour créer des graphiques interactifs, des tableaux de bord d'information, des infographies et des cartes.
- Contrôler HTML avec des sélections à la manière de jQuery.
- Transformer le DOM en sélectionnant des éléments et en les reliant aux données.
- Exporter SVG pour une utilisation dans des publications imprimées.
Plan du cours
Attacher vos données aux éléments DOM (Document Object Model)
Remarques finales
Méthodes D3 : échelles, événements, transitions et animations
Composants de visualisation des données : HTML, CSS, Javascript, DOM, D3, SVG
Exportation de SVG
Introduction
Rendre les données interactives avec des transformations et transitions basées sur D3.js les données
Aperçu du processus de visualisation des données
Utiliser CSS3, HTML, et/ou SVG pour mettre en évidence les données
Travail avec les dispositions
Pré requis
Public
Une compréhension générale de Javascript, HTML, CSS et SVG
- Développeurs
- Scientifiques des données
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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D3.js pour Data Visualization. - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
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Mykhailo Charalambij - Federal Geospatial Platform, Natural Resources Canada
Formation - D3.js for Data Visualization
Traduction automatique
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Hans Alain Nyaba - Federal Geospatial Platform, Natural Resources Canada
Formation - D3.js for Data Visualization
Traduction automatique
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- Installer et configurer Grafana et Prometheus dans des configurations prêtes pour la production.
- Intégrer plusieurs sources de données, y compris SQL, Elasticsearch, InfluxDB et les API cloud.
- Créer des tableaux de bord avancés avec des variables, du modèles de mise en forme, des transformations et des alertes.
- Appliquer les meilleures pratiques en matière de modélisation des données, d'optimisation des performances et de contrôle d'accès utilisateur.
Format de la formation
- Cours interactif et discussion.
- Nombreux exercices et pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'objectif et l'importance de la surveillance dans les environnements informatiques.
- Installer et configurer Grafana et Prometheus pour les tâches de surveillance de base.
- Créer des tableaux de bord et des alertes simples pour visualiser les performances du système.
- Appliquer les meilleures pratiques pour surveiller la disponibilité et les performances du système.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer Prometheus et Grafana pour la surveillance Kubernetes.
- Surveiller les métriques clés pour les pods, les nœuds et les services.
- Créer des tableaux de bord dynamiques pour visualiser l'état et les performances du cluster.
- Mettre en œuvre des stratégies d'alerte pour une résolution proactive des problèmes.
- Appliquer les meilleures pratiques pour la mise à l'échelle des solutions de surveillance dans les environnements Kubernetes.
Échelonnement et Optimisation de Prometheus et Grafana pour les Environnements Étendus
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Architecturer Prometheus et Grafana pour des environnements distribués et à grande échelle.
- Optimiser les performances de Prometheus pour les systèmes à fort trafic.
- Configurer Grafana pour les grands ensembles de données et les visualisations complexes.
- Mettre en œuvre des stratégies avancées de dépannage et d'extensibilité.