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

3.1 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

4.1 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

5.1 ¿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

6.1 ¿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

7.1 ¿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

8.1 ¿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

9.1 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