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Curso de Elasticsearch, Logstash y Kibana (ELK): Potencia el Valor de tus Datos

40 horas de formación online
9 unidades de aprendizaje
9 prácticas
455 min. de vídeo
9 test de evaluación
Certificado disponible según modalidad
Sin horarios

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Contenido

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¿Quieres dominar Elastic Stack desde cero para convertirte en un profesional de Elasticsearch, Logstash y Kibana en muy poco tiempo?

Seguro que más de una vez te has enfrentado al problema de tener que gestionar grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente, necesitando visualizar la información en tiempo real para analizar y obtener conclusiones.

Todo esto nos lo ofrece Elastic Stack, ya que es una de las plataformas más potentes, flexibles y escalables hoy en día para poder manejar gran cantidad de información.

Elastic Stack contiene múltiples componentes como Elasticsearch, Logstash, Kibana... que requieren ser dominados para poder aprovechar todo lo que nos ofrece esta plataforma, por eso en este curso dispones de todo lo que necesitas para conseguirlo en muy poco tiempo.

Empezaremos con Elasticsearch totalmente desde cero, Elasticsearch es un potente motor de búsqueda extremadamente eficiente y que es usado por plataformas como Google Search, pero además podemos usarlo para analizar información con grandes volúmenes de datos.

También aprenderás a utilizar Logstash como pipeline para poder ingestar, transformar y cargar datos en Elasticsearch.

Por último, profundizarás en Kibana, este componente nos permite visualizar los datos almacenados en Elasticsearch, incluyendo la ejecución de consultas a medida, creación de todo tipo de visualizaciones y creación de dashboards. Kibana nos habilita a interactuar fácilmente con nuestros datos pudiendo analizar, explorar y sacar conclusiones. Además, aprenderás a compartir los dashboards de manera segura configurando los roles y permisos.

Te garantizo que al finalizar el curso podrás trabajar en Elastic a nivel profesional.

Dirigido a
- Arquitectos de datos para necesiten aportar una solución flexible, escalable y eficiente para manejar grandes volúmenes de datos.
- Analistas que precisan de una plataforma potente en la que obtener conclusiones a partir de los datos y dashboards interactivos.
- Desarrolladores relacionados con plataformas de datos que precisan consultar y visualizar información.
- Perfiles de desarrollo de negocio que quieran aprender a aplicar Elastic Stack en su solución de BigData.
- Estudiantes que quieran obtener habilidades que le abrirán puertas en el mercado laboral.
Competencias a adquirir

Aprender la plataforma Elastic Stack siendo capaz de crear un potente motor analítico con Elasticsearch y visualizaciones / dashboards interactivos con Kibana para analizar grandes volúmenes de información de manera rápida y flexible.
Requisitos

No se precisan requisitos previos, aprenderá todos los conceptos desde cero.

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Este contenido eLearning cumple con los
estándares de calidad exigidos por ANCYPEL AENOR

Introducción y arquitectura de Elastic Stack
- Introducción y arquitectura de Elastic Stack
- ¿Qué es Elasticsearch?
- Resumen de Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana...)
- Escenario típico de Elastic Stack
- Implementar Elasticsearch y Kibana en Elastic Cloud
- Instalación de Elasticsearch y Kibana en local - Windows (+Linux/Mac)
- ¿Cuál es la arquitectura básica de Elastic?
- Inspección del cluster y envío de consultas mediante consola
- Sharding y escalabilidad en Elastic Stack
- Replicación en Elastic Stack
- ¿Qué son los roles de los nodos de Elastic?
- Resumen
Elasticsearch - Manejo de documentos
- Elasticsearch - Manejo de documentos
- Creación de un índex, indexar documentos y consultarlos mediante el ID
- Actualización de documentos manual y mediante scripts en Elasticsearch
- ¿Cómo Elasticsearch lee y escribe datos?
- ¿Cómo controlamos la concurrencia de solicitudes en Elasticsearch?
- Actualizar y eliminar masivamente a partir de consulta (Query)
- Procesamiento masivo mediante bulk
- Importación de datos con cURL
- Resumen
Elasticsearch – Técnicas de mapping y análisis
- Elasticsearch - Técnicas de mapping y análisis
- Introducción al análisis y al uso de la API Analyze
- ¿Qué son los índices invertidos para mejorar la eficiencia de Elasticsearch?
- Tipos de datos en Elasticsearch
- ¿Cómo definir mapeos explícitos y añadir nuevos mapeos?
- ¿Qué son los parámetros de mapeo y cómo aplicarlos?
- Reindexación de documentos con la API Reindex
- Aplicación de plantillas de mapeo a índices
- Recomendaciones de mapeo
- Técnicas stemming y palabras de parada
- Analizadores predefinidos (built-in)
- Analizadores personalizados
- Resumen
Elasticsearch – Búsquedas term-level, full-text y booleanas
- Elasticsearch - Búsquedas term-level, full-text y booleanas
- Métodos de búsqueda QueryDSL vs búsqueda URI
- ¿Qué es la puntuación de relevancia en las búsquedas?
- Diferencia entre consultas "full-text" y "term level"
- Búsquedas "Term level" - 1 o múltiples términos o ID
- Búsquedas "Term level" - Rango de valores o de fechas
- Búsquedas "Term level" - Trabajar con fechas relativas
- Búsquedas "Term level" - No nulos, prefijo, comodín y expresión regular
- Búsquedas "Full-text" - Coincidencia flexible con "match"
- Búsquedas "Full-text" - Múltiples campos y frases completas
- Búsquedas "booleanas" - Must, must not, should y filter
- Mejorar búsquedas con tratamiento de errores mediante "fuzziness"
- Búsquedas aplicando steeming y sinónimos
- Resumen
Elasticsearch - Consultas para relaciones entre documentos
- Elasticsearch - Consultas para relaciones entre documentos
- ¿En qué se diferencia una BBDD relacional y Elasticsearch?
- Mapear relaciones entre documentos y añadir documentos
- Búsqueda de Children por Parent y viceversa
- Relaciones multinivel
- Control de resultados de búsqueda
- Resumen
Elasticsearch - Agregaciones
- Elasticsearch - Agregaciones
- ¿Qué son las agregaciones de tipo métrica?
- ¿Qué son las agregaciones de tipo "bucket"?
- Agregaciones combinadas "nested"
- Agregaciones con filtrados y reglas
- Agregaciones con rangos de valores y fechas
- Histogramas
- Resumen
Logstash - Ingesta, transformación y salida
- Logstash - Ingesta, transformación y salida
- ¿Cómo ingestamos datos en Elasticsearch?
- Instalación de Logstash
- Creación de un pipeline (input, filter y output)
- Ejecución del pipeline y carga en Elasticsearch
- Otros métodos de ingesta, transformación y carga
- Resumen
Kibana – interfaz, ingesta y visualizaciones
- Kibana - interfaz, ingesta y visualizaciones
- ¿Qué nos proporciona Kibana y cuáles son sus componentes?
- Ingesta de datos y creación de data views
- Menú Discover - Paneles y lenguaje KQL
- Visualización tipo métrica
- Visualización tipo barra, área y línea
- Visualización tipo circular
- Split de series con filtros KQL y Ranges
- Visualización tipo histogramas
- Visualización tipo tabla
- Visualización tipo heatmap
- Visualización tipo KPI objetivo
- Visualización en mapa geográfico
- Resumen
Kibana - Creación de dashboards, roles y permisos
- Kibana - Creación de dashboards, roles y permisos
- Creación de un dashboard completo
- Editar visualizaciones y filtrar documentos
- Interactividad en el dashboard
- Creación de dashboard logs de acceso
- Enlazar dashboards (drilldown)
- Creación de usuarios y roles
- Resumen

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