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Curso de Elasticsearch

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Elasticsearch es un servidor de búsqueda basado en Lucene. Provee un motor de búsqueda de texto completo, distribuido y con capacidad de multi-tenencia con una interfaz web RESTful y con documentos JSON.

En este curso de Elasticsearch, te sumergirás en los conceptos fundamentales de Elasticsearch y aprenderás a utilizarlo para indexar, buscar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Durante el curso, explorarás temas como el modelado de datos, el mapeo de campos, el análisis de texto y las consultas avanzadas. Al finalizar el curso, estarás preparado para utilizar Elasticsearch de manera efectiva en proyectos de búsqueda y análisis de datos, aprovechando su capacidad para obtener información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos.

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Aprende Elasticsearch: Curso completo
¿A quién va dirigido?
Desarrolladores de software con conocimientos básicos sobre los principios más comunes de escritura de logs que quieran aprender a indexar diferentes tipos de contenido para luego utilizarlo en búsquedas de aplicaciones web, entre otras cosas...
Objetivos
  • Aprenderás en profundidad todas las características y funciones de ELK más conocido como Elastic Stack. Veremos ElasticSearch, Kibana, Logstash y Beats.
  • Crear visualizaciones a partir de los datos disponibles.
  • Administrar los datos para llevar una mejor gestión.
¿Qué vas a aprender?

Elasticsearch es un servidor de búsqueda basado en Lucene. Provee un motor de búsqueda de texto completo, distribuido y con capacidad de multi-tenencia con una interfaz web RESTful y con documentos JSON. En este curso de Elasticsearch, te sumergirás en los conceptos fundamentales de Elasticsearch y aprenderás a utilizarlo para indexar, buscar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Durante el curso, explorarás temas como el modelado de datos, el mapeo de campos, el análisis de texto y las consultas avanzadas. Al finalizar el curso, estarás preparado para utilizar Elasticsearch de manera efectiva en proyectos de búsqueda y análisis de datos, aprovechando su capacidad para obtener información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos.

Requisitos
  • Estar familiarizado con la terminal de comandos del sistema operativo, así como con la instalación y configuración de aplicaciones.
  • Disponer de permisos suficientes para instalar software en el equipo.
  • Tener conocimientos básicos sobre bases de datos.
Temario del curso
tema 1Introducción a Elasticsearch
  • Introducción y conceptos
  • Preparación del entorno
  • Arquitectura
tema 2CRUD
  • Crear índices
  • Añadir documentos
  • Leyendo documentos
  • Actualizando documentos
  • Actualización con script
  • Upserts
  • Borrar documentos
  • Borrar índices
  • Importando datos con cURL
  • Actualizaciones en lote
tema 3Mapping
  • Tipos de datos
  • Mapping dinámico
  • Meta fields
  • Añadiendo mappings a índices existentes
  • Parámetros de Mapping
  • Formatos personalizados para fechas
tema 4Análisis
  • Introducción
  • Filtros de caracteres
  • Tokenizers
  • Filtros de Tokens
  • API de Analyze
  • Analizadores de sistema
  • Analizadores personalizados
tema 5Búsqueda
  • Introducción
  • Query DSL
  • Debug
  • Filtros de búsqueda
  • Full text vs Term level
  • Request URI
  • Puntuaciones
  • Búsquedas de un término
  • Múltiples términos
  • Búsqueda por rango de valores
  • Fechas relativas
  • Búsqueda con patrones
  • Búsqueda con expresiones regulares
  • Búsqueda flexible con match
  • Match en Frases
  • Búsqueda en varios campos
  • Búsquedas compuestas
  • Lógica de las búsquedas
  • Búsquedas con nombre
  • Búsqueda de objetos embebidos
  • Búsquedas por proximidad
  • Fuzzy match
  • Resaltado de la búsqueda en los campos
  • Mapeado de Relaciones
  • Sinónimos
  • Stemming
tema 6Resultados
  • Filtros
  • Tamaño del resultado
  • Offset
  • Ordenación
  • Paginación
  • Formato
tema 7Agregaciones
  • Buckets
  • Agregaciones por métricas
  • Agregaciones buckets
  • Agregaciones estadísticas
  • Agregaciones anidadas
  • Agregaciones por rango
  • Histogramas
tema 8Kibana
  • Análisis con Kibana
  • Configuración y administración
  • Logs
  • Kibana Discover (Análisis de Logs)
  • Visualizaciones: Histograma
  • Visualizaciones: Pie
  • Visualizaciones: Gauge
  • Visualizaciones: Mapas
  • Visualizaciones: Controles
  • Visualizaciones: Metric
  • Visualizaciones: Tablas de datos
  • Otras visualizaciones
  • Kibana Dashboards
tema 9Logstash
  • Introducción
  • Diseño de Logstash
  • Arquitectura de Logstash
  • Instalación de Logstash
  • ¿Qué son las directivas?
  • ¿Cómo funcionan las directivas?
  • Introducción a funciones Hook
  • Creando una directiva
  • Pasando valores a directivas personalizadas
  • Pasando argumentos a directivas personalizadas
  • Modificando directivas personalizadas
  • Registrando directivas
  • Usando múltiples modificadores
  • Pasando valores complejos a directivas
tema 10Logstash Inputs
  • Pipeline de Logstash
  • Input: Stdin
  • Input: File
  • Input: Beats
tema 11Logstash Filters
  • Filter: Grok. Procesamiento básico de los logs
  • Filter: Grok. Procesamiento avanzado de logs
  • Filter Grok. Usos avanzados
  • Filter: Mutate
  • Filter: Date
  • Filter: Translate
  • Filter: GeoIp
  • Filter: Ruby
tema 12Logstash Outputs
  • Output: Stdout
  • Output: Elasticsearch
  • Otros plugins de salida
  • Combinando configuraciones
  • Monitorización de Logstash
  • Configuración avanzada
  • Múltiples pipelines
  • Uso de pipelines
tema 13Beats
  • ¿Qué son los Beats?
  • MetricBeat
  • PacketBeat
  • FileBeat
  • FileBeat: configuración manual
  • FileBeat: configuración avanzada
  • FileBeat: uso de módulos preconfigurados
  • Análisis con FileBeat
  • WinlongBeat
  • Heartbeat
tema 14Caso práctico: Log de servidor Apache
  • Introducción al proyecto guiado
  • Montando el servidor de apache
  • Ingestar y transformar los logs con Logstash
  • Indexarlos en ElasticSearch
  • Visualizarlos en Kibana
tema 15Caso práctico: Aplicación de búsqueda
  • Introducción al proyecto guiado
  • Indexación de documentos en ElasticSearch
  • Conexión al endpoint de ElasticSearch
  • Landing con campos de búsqueda y resultados

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