ElasticSearch para sistemas de pesquisa e recomendação

Em uma era de sobrecarga de informações, a capacidade de encontrar e sugerir o conteúdo certo é o que diferencia aplicativos bem-sucedidos.O ElasticSearch é o padrão da indústria para lidar com conjuntos de dados massivos com velocidade relâmpago, mas muitos desenvolvedores apenas arranham a superfície de seu verdadeiro potencial. Este curso orienta você através do processo de arquitetura de sistemas de pesquisa sofisticados e mecanismos de recomendação, indo muito além da simples correspondência de palavras-chave para criar ferramentas de descoberta de dados verdadeiramente inteligentes. O que você vai aprender: - Entenda os fundamentos da organização de dados, mapeamentos e análise de texto - Configure ambientes escaláveis e gerencie índices de forma eficaz usando a containerização moderna - Implemente recursos avançados de pesquisa, incluindo filtros geoespaciais e agregações complexas - Crie módulos de recomendação que forneçam resultados personalizados sem sobrecarga pesada de aprendizado de máquina - Integre recursos de pesquisa em serviços de back-end usando bibliotecas Python, Java e PHP - Aplique os conceitos de pesquisa vetorial moderna e k-nearest neighbor (kNN) para relevância semântica - Pratique padrões de design de microsserviços para uma infraestrutura de pesquisa robusta O currículo começa com terminologia essencial e definições fundamentais antes de avançar para cenários do mundo real, como a construção de uma pesquisa de reservas baseada em localização e um mecanismo de recomendação de mercado.Você explorará padrões de integração e DSL de consulta moderna para garantir que sua infraestrutura de pesquisa seja poderosa e mantível. Este curso é projetado para iniciantes e desenvolvedores que desejam se especializar em tecnologia de pesquisa.Não é necessária experiência prévia com o ElasticSearch para começar. Aprimore os recursos de descoberta de dados do seu aplicativo por meio dessas lições escritas e exercícios práticos.