Imagen del curso de Elasticsearch y ELK Stack con logos de Elasticsearch y visualización, fondo tecnológico y temática de búsqueda y análisis de datos.

Curso de Elasticsearch y ELK Stack: Búsqueda, Análisis y Visualización de Datos

Curso práctico de Elasticsearch y ELK Stack para aprender búsqueda avanzada, ingestión de datos con Logstash y Beats, y visualización en Kibana. Incluye caso real y plantillas reutilizables.

Introducción

Elasticsearch es una potente base de datos orientada a documentos y diseñada para realizar búsquedas y análisis en tiempo real. Junto con Logstash y Kibana forma el ELK Stack, un ecosistema ampliamente utilizado para la gestión de logs, análisis de datos, monitorización y observabilidad. Este curso proporciona una formación integral en el uso de Elasticsearch, la ingestión de datos con Logstash y Beats, y la visualización mediante Kibana, con ejemplos reales y aplicaciones empresariales.

Objetivo general

Capacitar a los participantes para instalar, configurar y utilizar Elasticsearch y sus componentes asociados (Logstash y Kibana) en la construcción de soluciones de búsqueda avanzada, gestión de logs y análisis visual de datos.

 

Índice de Contenidos

Módulo Título del módulo  Contenidos Detallados
Módulo 1         Introducción a Elasticsearch y el ELK Stack – Arquitectura distribuida (nodos, índices, shards, réplicas)

– Logstash, Beats y Kibana – Docker, Elastic Cloud

– curl, APIs REST, Dev Tools

Módulo 2 Modelado y consulta de datos en Elasticsearch – Índices, documentos, mappings, esquemas dinámicos

– Búsquedas: term, match, bool, range – Relevancia y scoring

– Agregaciones: métricas, bucket, nested

– Scripts y filtros personalizados

Módulo 3 Ingesta de datos con Logstash y Beats – Inputs, filters y outputs

– Apache logs, syslog, CSV, JSON

– Grok, mutate, geoip, date

– Filebeat y Metricbeat – Arquitectura de pipeline

Módulo 4 Visualización de datos con Kibana – Discover, Lens, TSVB, mapas

– Dashboards interactivos

– Filtros globales y búsquedas visuales

– Alertas y monitorización – Casos de uso: errores, tráfico, logs

Módulo 5 Proyecto final y buenas prácticas – Ingesta con Logstash o Beats

– Modelado e indexación en Elasticsearch

– Dashboard en Kibana

– Optimización: pipelines, mappings, rendimiento – Seguridad: roles, usuarios, autenticación

– Exportación e importación

Detalles del Curso

  • Curso de 30 horas de duración
  • Modalidad presencial o directo/online
  • Totalmente práctico
  • Contacta con nosotros para conocer tus necesidades formativas

Requisitos

  • Conocimientos básicos de JSON, APIs REST y líneas de comandos.
  • Familiaridad con conceptos como logs, bases de datos y arquitectura web.
  • Deseable: conocimientos de Docker, scripting y Linux.

Alumnado

  • Desarrolladores, ingenieros de datos, DevOps, analistas y profesionales IT que necesiten construir soluciones de monitorización, trazabilidad, análisis textual o motores de búsqueda internos.
  • Equipos técnicos que quieran implantar observabilidad o centralización de logs en sus sistemas.
  • Consultores de datos o seguridad que trabajen con volúmenes altos de información no estructurada.