1. INTRODUCCI\u00d3N Y ARQUITECTURA DE ELASTIC STACK
\n 1.1 \u00bfQu\u00e9 es Elasticsearch?
\n 1.2 Resumen de Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana…)
\n 1.3 Escenario t\u00edpico de Elastic Stack
\n 1.4 Implementar Elasticsearch y Kibana en Elastic Cloud
\n 1.5 Instalaci\u00f3n de Elasticsearch y Kibana en local – Windows (+Linux\/Mac)
\n 1.6 \u00bfCu\u00e1l es la arquitectura b\u00e1sica de Elastic?
\n 1.7 Inspecci\u00f3n del cluster y env\u00edo de consultas mediante consola
\n 1.8 Sharding y escalabilidad en Elastic Stack
\n 1.9 Replicaci\u00f3n en Elastic Stack
\n 1.10 \u00bfQu\u00e9 son los roles de los nodos de Elastic?<\/p>\n
2. ELASTICSEARCH – MANEJO DE DOCUMENTOS
\n 2.1 Creaci\u00f3n de un \u00edndex, indexar documentos y consultarlos mediante el ID
\n 2.2 Actualizaci\u00f3n de documentos manual y mediante scripts en Elasticsearch
\n 2.3 \u00bfC\u00f3mo Elasticsearch lee y escribe datos?
\n 2.4 \u00bfC\u00f3mo controlamos la concurrencia de solicitudes en Elasticsearch?
\n 2.5 Actualizar y eliminar masivamente a partir de consulta (Query)
\n 2.6 Procesamiento masivo mediante bulk
\n 2.7 Importaci\u00f3n de datos con cURL<\/p>\n
3. ELASTICSEARCH \u2013 T\u00c9CNICAS DE MAPPING Y AN\u00c1LISIS
\n 3.1 Introducci\u00f3n al an\u00e1lisis y al uso de la API Analyze
\n 3.2 \u00bfQu\u00e9 son los \u00edndices invertidos para mejorar la eficiencia de Elasticsearch?
\n 3.3 Tipos de datos en Elasticsearch
\n 3.4 \u00bfC\u00f3mo definir mapeos expl\u00edcitos y a\u00f1adir nuevos mapeos?
\n 3.5 \u00bfQu\u00e9 son los par\u00e1metros de mapeo y c\u00f3mo aplicarlos?
\n 3.6 Reindexaci\u00f3n de documentos con la API Reindex
\n 3.7 Aplicaci\u00f3n de plantillas de mapeo a \u00edndices
\n 3.8 Recomendaciones de mapeo
\n 3.9 T\u00e9cnicas stemming y palabras de parada
\n 3.10 Analizadores predefinidos (built-in)
\n 3.11 Analizadores personalizados<\/p>\n
4. ELASTICSEARCH \u2013 B\u00daSQUEDAS TERM-LEVEL, FULL-TEXT Y BOOLEANAS
\n 4.1 M\u00e9todos de b\u00fasqueda QueryDSL vs b\u00fasqueda URI
\n 4.2 \u00bfQu\u00e9 es la puntuaci\u00f3n de relevancia en las b\u00fasquedas?
\n 4.3 Diferencia entre consultas “full-text” y “term level”
\n 4.4 B\u00fasquedas “Term level” – 1 o m\u00faltiples t\u00e9rminos o ID
\n 4.5 B\u00fasquedas “Term level” – Rango de valores o de fechas
\n 4.6 B\u00fasquedas “Term level” – Trabajar con fechas relativas
\n 4.7 B\u00fasquedas “Term level” – No nulos, prefijo, comod\u00edn y expresi\u00f3n regular
\n 4.8 B\u00fasquedas “Full-text” – Coincidencia flexible con “match”
\n 4.9 B\u00fasquedas “Full-text” – M\u00faltiples campos y frases completas
\n 4.10 B\u00fasquedas “booleanas” – Must, must not, should y filter
\n 4.11 Mejorar b\u00fasquedas con tratamiento de errores mediante “fuzziness”
\n 4.12 B\u00fasquedas aplicando steeming y sin\u00f3nimos<\/p>\n
5. ELASTICSEARCH – CONSULTAS PARA RELACIONES ENTRE DOCUMENTOS
\n 5.1 \u00bfEn qu\u00e9 se diferencia una BBDD relacional y Elasticsearch?
\n 5.2 Mapear relaciones entre documentos y a\u00f1adir documentos
\n 5.3 B\u00fasqueda de Children por Parent y viceversa
\n 5.4 Relaciones multinivel
\n 5.5 Control de resultados de b\u00fasqueda<\/p>\n
6. ELASTICSEARCH – AGREGACIONES
\n 6.1 \u00bfQu\u00e9 son las agregaciones de tipo m\u00e9trica?
\n 6.2 \u00bfQu\u00e9 son las agregaciones de tipo “bucket”?
\n 6.3 Agregaciones combinadas “nested”
\n 6.4 Agregaciones con filtrados y reglas
\n 6.5 Agregaciones con rangos de valores y fechas
\n 6.6 Histogramas<\/p>\n
7. LOGSTASH – INGESTA, TRANSFORMACI\u00d3N Y SALIDA
\n 7.1 \u00bfC\u00f3mo ingestamos datos en Elasticsearch?
\n 7.2 Instalaci\u00f3n de Logstash
\n 7.3 Creaci\u00f3n de un pipeline (input, filter y output)
\n 7.4 Ejecuci\u00f3n del pipeline y carga en Elasticsearch
\n 7.5 Otros m\u00e9todos de ingesta, transformaci\u00f3n y carga<\/p>\n
8. KIBANA \u2013 INTERFAZ, INGESTA Y VISUALIZACIONES
\n 8.1 \u00bfQu\u00e9 nos proporciona Kibana y cu\u00e1les son sus componentes?
\n 8.2 Ingesta de datos y creaci\u00f3n de data views
\n 8.3 Men\u00fa Discover – Paneles y lenguaje KQL
\n 8.4 Visualizaci\u00f3n tipo m\u00e9trica
\n 8.5 Visualizaci\u00f3n tipo barra, \u00e1rea y l\u00ednea
\n 8.6 Visualizaci\u00f3n tipo circular
\n 8.7 Split de series con filtros KQL y Ranges
\n 8.8 Visualizaci\u00f3n tipo histogramas
\n 8.9 Visualizaci\u00f3n tipo tabla
\n 8.10 Visualizaci\u00f3n tipo heatmap
\n 8.11 Visualizaci\u00f3n tipo KPI objetivo
\n 8.12 Visualizaci\u00f3n en mapa geogr\u00e1fico<\/p>\n
9. KIBANA – CREACI\u00d3N DE DASHBOARDS, ROLES Y PERMISOS
\n 9.1 Creaci\u00f3n de un dashboard completo
\n 9.2 Editar visualizaciones y filtrar documentos
\n 9.3 Interactividad en el dashboard
\n 9.4 Creaci\u00f3n de dashboard logs de acceso
\n 9.5 Enlazar dashboards (drilldown)
\n 9.6 Creaci\u00f3n de usuarios y roles<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Aprender la plataforma Elastic Stack siendo capaz de crear un potente motor anal\u00edtico con Elasticsearch y visualizaciones \/ dashboards interactivos con Kibana para analizar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n de manera r\u00e1pida y flexible.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":24101,"template":"","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":""},"product_brand":[],"product_cat":[48],"product_tag":[],"class_list":["post-24288","product","type-product","status-publish","has-post-thumbnail","product_cat-informatica-y-comunicaciones","first","instock","virtual","taxable","purchasable","product-type-simple"],"yoast_head":"\n