Curso Profesional de Elastic Stack 8: Elasticsearch, Logstash y Kibana

Domina Elastic Stack 8 (ELK) y aprende a gestionar, analizar y visualizar grandes volúmenes de datos con Elasticsearch, Logstash y Kibana, tres de las herramientas más potentes del ecosistema Big Data actual. Con este curso aprenderás desde cero a crear tu propio entorno de trabajo con Elastic Stack, comprendiendo su arquitectura, sus componentes y las múltiples posibilidades que ofrece para la búsqueda y el análisis avanzado de información en tiempo real.

El curso comienza con una introducción detallada a Elasticsearch, el motor de búsqueda y análisis distribuido utilizado por empresas de primer nivel para gestionar millones de registros de manera ágil. Aprenderás a manejar documentos, definir mappings adecuados, aplicar técnicas de análisis y realizar consultas complejas combinando filtros, búsquedas de texto completo y operadores booleanos.

Avanzarás después en el uso de Logstash, la herramienta que actúa como pipeline de datos y permite ingestar, transformar y cargar información desde diferentes fuentes hacia Elasticsearch. Mediante ejercicios prácticos comprenderás cómo automatizar procesos de captura de datos y cómo preparar la información para obtener resultados precisos y relevantes.

En la parte final del curso te adentrarás en Kibana, la interfaz visual que te permitirá explorar tus datos, ejecutar consultas personalizadas y crear visualizaciones dinámicas en forma de gráficos de líneas, mapas, tablas o histogramas. También aprenderás a diseñar dashboards interactivos capaces de integrar diferentes visualizaciones en un mismo panel, facilitando la interpretación y la toma de decisiones basadas en datos. Además, conocerás cómo aplicar roles y permisos para compartir tus paneles de forma segura con otros usuarios o equipos.

Este curso está diseñado con un enfoque eminentemente práctico, combinando teoría y ejercicios reales de aplicación directa. Cada bloque se acompaña de ejemplos, scripts reutilizables y material de apoyo para que puedas adaptar lo aprendido a tus propios proyectos profesionales.

Al finalizar la formación, contarás con las competencias necesarias para trabajar con Elastic Stack a nivel profesional, implementando soluciones completas de análisis y visualización de datos en tu entorno laboral.

Tanto si eres analista, desarrollador o profesional técnico que necesita gestionar grandes volúmenes de información, como si buscas potenciar tu perfil con una habilidad altamente demandada, este curso te proporcionará una visión completa y actualizada de las posibilidades que ofrece Elastic Stack 8.

Una formación práctica, accesible y orientada a resultados, pensada para ayudarte a convertirte en especialista en Elasticsearch, Logstash y Kibana, las herramientas clave del análisis de datos moderno.

Los objetivos principales del curso son:

• Comprender la arquitectura y componentes de Elastic Stack.
• Configurar y administrar clústeres Elasticsearch.
• Diseñar consultas simples y avanzadas para búsquedas y análisis.
• Implementar pipelines de ingesta con Logstash.
• Crear visualizaciones y dashboards interactivos en Kibana.
• Configurar roles y permisos de acceso para compartir información de forma segura.

Se recomienda tener conocimientos básicos de entornos informáticos, bases de datos y nociones generales de programación o análisis de datos.

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