Elastic Stack

Elastic Stack

Elasticsearch, Logstash y Kibana

Aprende Elasticsearch, Logstash y Kibana para buscar, analizar y visualizar BigData con Elastic Stack 8 (ELK)

Curso Elastic Stack

Tiempo de estudio: 40 horas

Duración 6 semanas

Tutelados: Seguimiento continuo

Ejercicios Prácticos

100% Bonificable Fundae

Plazas Limitadas

Próxima convocatoria:

24 junio de 2024

300,00

IVA no incluido

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resumen

Curso Elastic Stack: Elasticsearch, Logstash y Kibana

¿Quieres dominar Elastic Stack desde cero para convertirte en un profesional de Elasticsearch, Logstash y Kibana en muy poco tiempo? Pues has llegado al lugar correcto para aprenderlo y ponerlo en práctica de manera inmediata.

Gestión grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente

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 múltiples componentes

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.

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 incluyendo agregaciones.
También aprenderás a utilizar Logstash como pipeline para poder ingestar, transformar y cargar datos en Elasticsearch.
Para completar ELK Stack, profundizarás en Kibana, este componente nos permite visualizar los datos almacenados en el cluster de 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 oportunos para cada usuario.
Este curso tendrá un enfoque muy práctico con casos de uso concretos para que puedas aplicar todos los conocimientos aprendidos.

Tendrás a tu disposición un material extenso de consulta y todos los scripts explicados durante este curso de tal manera que te sea muy sencillo reutilizarlos para tu caso de uso concreto. Mi objetivo es que cuando finalices el curso puedas aplicar las soluciones Elastic Stack de inmediato a tu situación particular.

Si quieres aprovechar desde cero todas las posibilidades que te brinda Elasticsearch, Logstash y Kibana, este curso es para ti.

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

Curso Elastic Stack

profesor

Iván Pinar

Iván Pinar

Ingeniero de Telecomunicación apasionado por la gestión de proyectos y equipos de trabajo, así como promover la cultura de la mejora continua y el aprendizaje constante utilizando las últimas tecnologías.
Director de Operaciones responsable de PMO en el sector de las telecomunicaciones. Master en Dirección de Proyectos por ESDEN Business School, Certificado PMP & Scrum Master (PSM I) / Master Project Management Business Executive Internet of Things – MIOTI

 

Cursos de Iván Pinar

temario

1. INTRODUCCIÓN Y ARQUITECTURA DE ELASTIC STACK

1.1 ¿Qué es Elasticsearch?
1.2 Resumen de Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana,…)
1.3 Escenario típico de Elastic Stack
1.4 Implementar Elasticsearch y Kibana en Elastic Cloud
1.5 Instalación de Elasticsearch y Kibana en local – Windows (+Linux/Mac)
1.6 ¿Cuál es la arquitectura básica de Elastic?
1.7 Inspección del cluster y envío de consultas mediante consola
1.8 Sharding y escalabilidad en Elastic Stack
1.9 Replicación en Elastic Stack
1.10 ¿Qué son los roles de los nodos de Elastic?

2. ELASTICSEARCH - MANEJO DE DOCUMENTOS

2.1 Creación de un índex, indexar documentos y consultarlos mediante el ID
2.2 Actualización de documentos manual y mediante scripts en Elasticsearch
2.3 ¿Cómo Elasticsearch lee y escribe datos?
2.4 ¿Cómo controlamos la concurrencia de solicitudes en Elasticsearch?
2.5 Actualizar y eliminar masivamente a partir de consulta (Query)
2.6 Procesamiento masivo mediante bulk
2.7 Importación de datos con cURL

3. CONCEPTOS ESTADÍSTICOS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS

3.1 Introducción al análisis y al uso de la API Analyze
3.2 ¿Qué son los índices invertidos para mejorar la eficiencia de Elasticsearch?
3.3 Tipos de datos en Elasticsearch
3.4 ¿Cómo definir mapeos explícitos y añadir nuevos mapeos?
3.5 ¿Qué son los parámetros de mapeo y cómo aplicarlos?
3.6 Reindexación de documentos con la API Reindex
3.7 Aplicación de plantillas de mapeo a índices
3.8 Recomendaciones de mapeo
3.9 Técnicas stemming y palabras de parada
3.10 Analizadores predefinidos (built-in)
3.11 Analizadores personalizados

4. ELASTICSEARCH – BÚSQUEDAS TERM-LEVEL, FULL-TEXT Y BOOLEANAS

4.1 Métodos de búsqueda QueryDSL vs búsqueda URI
4.2 ¿Qué es la puntuación de relevancia en las búsquedas?
4.3 Diferencia entre consultas “full-text” y “term level”
4.4 Búsquedas “Term level” – 1 o múltiples términos o ID
4.5 Búsquedas “Term level” – Rango de valores o de fechas
4.6 Búsquedas “Term level” – Trabajar con fechas relativas
4.7 Búsquedas “Term level” – No nulos, prefijo, comodín y expresión regular
4.8 Búsquedas “Full-text” – Coincidencia flexible con “match”
4.9 Búsquedas “Full-text” – Múltiples campos y frases completas
4.10 Búsquedas “booleanas” – Must, must not, should y filter
4.11 Mejorar búsquedas con tratamiento de errores mediante “fuzziness”
4.12 Búsquedas aplicando steeming y sinónimos

5. ELASTICSEARCH - CONSULTAS PARA RELACIONES ENTRE DOCUMENTOS

5.1 ¿En qué se diferencia una BBDD relacional y Elasticsearch?
5.2 Mapear relaciones entre documentos y añadir documentos
5.3 Búsqueda de Children por Parent y viceversa
5.4 Relaciones multinivel
5.5 Control de resultados de búsqueda

6. ELASTICSEARCH - AGREGACIONES

6.1 ¿Qué son las agregaciones de tipo métrica?
6.2 ¿Qué son las agregaciones de tipo “bucket”?
6.3 Agregaciones combinadas “nested”
6.4 Agregaciones con filtrados y reglas
6.5 Agregaciones con rangos de valores y fechas
6.6 Histogramas

7. LOGSTASH - INGESTA, TRANSFORMACIÓN Y SALIDA

7.1 ¿Cómo ingestamos datos en Elasticsearch?
7.2 Instalación de Logstash
7.3 Creación de un pipeline (input, filter y output)
7.4 Ejecución del pipeline y carga en Elasticsearch
7.5 Otros métodos de ingesta, transformación y carga

8. KIBANA – INTERFAZ, INGESTA Y VISUALIZACIONES

8.1 ¿Qué nos proporciona Kibana y cuáles son sus componentes?
8.2 Ingesta de datos y creación de data views
8.3 Menú Discover – Paneles y lenguaje KQL
8.4 Visualización tipo métrica
8.5 Visualización tipo barra, área y línea
8.6 Visualización tipo circular
8.7 Split de series con filtros KQL y Ranges
8.8 Visualización tipo histogramas
8.9 Visualización tipo tabla
8.10 Visualización tipo heatmap
8.11 Visualización tipo KPI objetivo
8.12 Visualización en mapa geográfico

9. KIBANA - CREACIÓN DE DASHBOARDS, ROLES Y PERMISOS

9.1 Creación de un dashboard completo
9.2 Editar visualizaciones y filtrar documentos
9.3 Interactividad en el dashboard
9.4 Creación de dashboard logs de acceso
9.5 Enlazar dashboards (drilldown)
9.6 Creación de usuarios y roles

objetivos

Curso Elastic Stack

• La teoría y arquitectura de Elastic Stack (ELK) para entender por qué es tan flexible, escalable y eficiente.
• Crear un potente motor de búsqueda con Elasticsearch.
• Escribir consultas Elasticsearch simples y complejas.
• Ejecutar pipelines de ingesta, transformación y carga de datos con Logstash.
• Creación de potentes visualizaciones en Kibana (línea, circular, histograma, heatmap, mapa geográfico,…)
• Creación de dashboards interactivos en Kibana y enlazar múltiples dashboards.
• Aplicación de consultas KQL en los dashboards de Kibana.
• Gestión de acceso y seguridad para compartir dashboards con otros usuarios configurando roles y permisos.
• Adquirirá un conocimiento extenso en la tecnología Elastic Stack (ELK) que podrá aplicar de inmediato.

requisitos

Toda persona que precise de 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.
Desarrolladores relacionados con plataformas de datos que precisan consultar y visualizar información.
Todo aquél que quiera aprender a aplicar Elastic Stack en su solución de BigData.
Toda persona que quiera potenciar su perfil dominando la plataforma Elastic Stack.
Estudiantes que quieran obtener habilidades que le abrirán puertas en el mercado laboral

faq

Quiero bonificar el curso pero en mi empresa NO sabe cómo hacerlo

Podemos encargarnos, no te preocupes. Tiene un coste de un 10% sobre el importe del curso. Y este importe también es bonificable.

Quiero bonificar el curso y mi empresa se encargará de los trámites.

En este caso ponte en contacto con nosotros y te haremos llegar toda la documentación del curso para que podáis dar de alta la acción y grupo formativo.

¿Obtengo diploma de certificación?

Ofrecemos dos certificados:

  • Alumnos que bonifican el curso:
    • Certificado de asistencia al curso: para obtener este certificado debes haber completado el 75% del curso.
    • Certificado de aprovechamiento: Si has completado el curso y has realizado todas las pruebas prácticas del curso, y la media de tu calificación es igual o superior a 6.
  • Todos los alumnos:
    • Insignia de participación: si realizas el curso completo pero tu nota en los ejercicios del curso es inferior a un 6.
    • Insignia de aprovechamiento: si realizas el curso completo y tu nota en los ejercicios del curso es igual o superior a 6.
¿Cómo de estrictos son los plazos?

Los cursos están pensados entre dos fechas, para tener disponible al profesor y resto de alumnos para resolver dudas. Si no lo terminas a tiempo, seguirás teniendo acceso a la plataforma con todo el material disponible. Sin embargo, no tendrás a los profesores a tu disposición, aunque sí a otros alumnos que puedan estar en tu misma situación.Los alumnos que bonifiquen el curso tendrán que completarlo en los plazos especificados, al menos con un 75% de las actividades del curso completadas, y unos tiempos de conexión a la plataforma acordes a los tiempos de dedicación del curso. De no ser así no se podrá aplicar bonificación sobre el curso.

Soy autónomo, ¿puedo bonificar el curso?

Lamentablemente no. Sólo pueden bonificar los cursos tus empleados si los tienes. Ponte en contacto con nsotros y te ofreceremos un descuento.

No encuentro la forma de realizar el pago en la web

No puedes pagar el curso a través de la web. Rellena el formulario del curso que te interese y un miembro del equipo de trainingIT se pondrá en contacto contigo.

Cuando finalice el curso ¿seguiré teniendo acceso al curso?

Si, una vez finalice el curso podrás seguir accediendo a os materiales del mismo. Pero los profesores ya no atenderán el curso.

¿Y si no resido en España?

No supone ningún problema. Si estás contratado por una empresa española, y tienes contrato en España podrás bonificar el curso igualmente. Si no es tu caso podrás realizar el curso por tu cuenta.