Szkolenia Apache Airflow w Toruń

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych uczestników, którzy chcą wdrożyć Apache Airflow w środowiskach chmurowych, skonfigurować potoki CI/CD oraz wdrożyć solidne praktyki monitorowania i logowania.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrożyć Apache Airflow w środowiskach chmurowych i konteneryzowanych.
• Skonfigurować potoki CI/CD do automatyzacji testowania i wdrażania DAG.
• Zintegrować narzędzia monitorowania i logowania w celu zwiększenia niezawodności systemu.
• Zoptymalizować konfigurację Airflow pod kątem wydajności i skalowalności.
• Wdrożyć najlepsze praktyki bezpieczeństwa w zarządzaniu przepływami pracy i środowiskami.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą automatyzować i zarządzać przepływami pracy w uczeniu maszynowym, w tym trenowaniem, walidacją i wdrażaniem modeli przy użyciu Apache Airflow.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować Apache Airflow do orkiestracji przepływów pracy w uczeniu maszynowym.
• Automatyzować zadania przetwarzania danych, trenowania i walidacji modeli.
• Integrować Airflow z frameworkami i narzędziami do uczenia maszynowego.
• Wdrażać modele uczenia maszynowego przy użyciu zautomatyzowanych potoków.
• Monitorować i optymalizować przepływy pracy w produkcji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Toruń (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych uczestników, którzy chcą tworzyć niestandardowych operatorów, czujniki i wtyczki w Apache Airflow oraz integrować je z istniejącymi systemami danych w celu zaawansowanej automatyzacji i monitorowania.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Opracowywać niestandardowe operatory, haki i czujniki dostosowane do konkretnych przepływów pracy.
• Projektować i wdrażać wtyczki Airflow w celu rozszerzenia funkcjonalności.
• Integrować przepływy pracy Airflow z zewnętrznymi systemami i usługami.
• Optymalizować i monitorować przepływy pracy przy użyciu zaawansowanych narzędzi do debugowania.
• Wykorzystanie najlepszych praktyk do zarządzania wdrożeniami Airflow na dużą skalę.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą optymalizować wydajność przepływów pracy, zarządzać złożonymi zależnościami i skalować wdrożenia Apache Airflow dla większych zbiorów danych i przypadków użycia w przedsiębiorstwach.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Optymalizować przepływy pracy w Apache Airflow w celu poprawy wydajności i niezawodności.
• Zarządzać i rozwiązywać problemy związane z złożonymi zależnościami przepływów pracy.
• Wykorzystywać zaawansowane funkcje Airflow, w tym niestandardowe operatory i sensory.
• Skalować Apache Airflow do obsługi większych zbiorów danych i systemów rozproszonych.
• Wdrażać najlepsze praktyki w zakresie monitorowania, logowania i bezpieczeństwa w środowiskach Airflow.

Apache Airflow to platforma open source do tworzenia, planowania i monitorowania przepływów pracy. Dzięki Airflow 2.x organizacje mogą zarządzać potokami danych na dużą skalę, integrować się z usługami w chmurze oraz zapewnić solidną obserwowalność i bezpieczeństwo w środowiskach produkcyjnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych specjalistów ds. danych i DevOps, którzy chcą wykorzystać Apache Airflow do budowania, automatyzacji i skalowania kompleksowych potoków danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Instalować i konfigurować Apache Airflow w różnych środowiskach.
• Tworzyć, planować i monitorować DAGi przy użyciu TaskFlow API.
• Integrować Airflow ze źródłami danych, usługami w chmurze i przepływami pracy ML.
• Zarządzać potokami ETL i zapewniać niezawodność danych.
• Zabezpieczać i skalować Airflow przy użyciu executorów, kolejek i Kubernetes.
• Stosować obserwowalność i najlepsze praktyki dla wdrożeń produkcyjnych.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.