Elasticsearch
Curso completo para construir y operar búsqueda, analítica y observabilidad sobre Elasticsearch y el Elastic Stack. Aprendes la arquitectura distribuida, indexación y mappings, Query DSL avanzado, búsqueda vectorial y semántica, agregaciones para analítica, pipelines de ingestión con Logstash y Beats, visualización en Kibana, integración con Python, Java y Node.js y operación de clusters en producción. Al terminar lideras la implementación de un motor de búsqueda empresarial completo.
Estructura del curso
- Qué es Elasticsearch y el Elastic Stack Lección
- Arquitectura distribuida de Elasticsearch Lección
- Casos de uso de Elasticsearch Lección
- Comunicación con la REST API de Elasticsearch Lección
- Test de fundamentos de Elasticsearch Test
Detalles del curso
Público objetivo
- Desarrolladores backend que necesitan implementar funcionalidades de búsqueda full-text o semántica en sus aplicaciones.
- Ingenieros de datos que trabajan con grandes volúmenes de logs, métricas y eventos en tiempo real.
- DevOps engineers y SREs que implementan soluciones de observabilidad con el Elastic Stack.
- Arquitectos de software que diseñan sistemas de búsqueda escalables para e-commerce y plataformas de contenido con vector search.
Contenido del roadmap
Fundamentos, indexación y búsqueda
Arquitectura distribuida, REST API, mappings (incluido dense_vector), analyzers, Query DSL completo (match, term, bool, fuzzy), paginación, sorting y vector search con kNN.
Aggregations y análisis de texto
Metric, bucket y pipeline aggregations, custom analyzers, language analyzers, sinónimos, autocompletado y semantic search con ELSER.
Elastic Stack e integración
Logstash (pipelines y filters), Beats, Elastic Agent con Fleet, Kibana dashboards, APM, observabilidad ELK, clientes para Python, Node.js y Java, y patrones search-as-a-service.
Producción
Gestión de clusters, cross-cluster search, ILM (hot/warm/cold/frozen/delete), seguridad (RBAC, TLS), monitorización con ML anomaly detection y tuning de rendimiento.
Objetivos de aprendizaje
- Crear índices con mappings explícitos, analyzers personalizados, ingest pipelines y estrategias de indexación.
- Dominar el Query DSL completo: búsqueda full-text, consultas estructuradas, fuzzy search, paginación y vector search con kNN e híbrido RRF.
- Analizar datos con aggregations: métricas, agrupaciones y pipelines de analítica; consultar datos con ES|QL.
- Configurar pipelines de ingesta con Logstash, Beats y Elastic Agent, y visualizar datos con Kibana (Lens, Maps, Canvas).
- Integrar Elasticsearch en aplicaciones Python, Node.js y Java.
- Operar clusters en producción con ILM, seguridad, monitorización, ML anomaly detection y optimización de rendimiento.
Antes de comprar
¿Cuánto dura el acceso?
Acceso permanente. El curso queda asociado a tu cuenta para siempre, con todas las lecciones, ejercicios y certificado.
¿Incluye certificado?
Sí. Al superar el curso recibes un certificado con QR público verificable. La URL del certificado es pública: puedes compartirla en LinkedIn o con un empleador sin que necesiten una cuenta CertiDevs.
¿Puedo pedir factura con NIF?
Sí. En el proceso de compra puedes indicar datos de facturación con NIF español o europeo. Stripe emite la factura electrónica automáticamente.
¿Hay devolución?
Sí. Devolución íntegra dentro de los 14 días naturales desde la compra siempre que no se haya consumido el contenido. Escríbenos a hola@certidevs.com con el correo de tu cuenta y procesamos el reembolso.
Otras formas de aprender
Toma de contacto con una tecnología antes de comprometerte con el itinerario completo.
Currículo completo por tecnología con ejercicios evaluados por IA y certificado verificable.
1, 3, 6 o 12 meses de acceso a todo el catálogo. El plan anual (120 €) equivale a 6 cursos sueltos.
Itinerario diseñado por ingenieros con varios cursos integrados y certificado de carrera.
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