Apache Airflow Formare în Moldova

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează participanților de nivel avansat care doresc să implementeze Apache Airflow în medii cloud, să configureze conducte CI/CD și să implementeze practici robuste de monitorizare și înregistrare.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să implementeze Apache Airflow în medii cloud și containerizate.
• Să configureze conducte CI/CD pentru a automatiza testarea și implementarea DAG.
• Să integreze instrumentele de monitorizare și logare pentru a spori fiabilitatea sistemului.
• Optimizarea configurațiilor Airflow pentru performanță și scalabilitate.
• Implementați cele mai bune practici de securitate pentru gestionarea fluxurilor de lucru și a mediilor.

Acest antrenament conducerea instructorului, în direct (online sau pe fața locului) este destinat participanților de nivel intermediar care doresc să automateze și să gestioneze fluxurile de lucru pentru machine learning, inclusiv instruirea modelelor, validarea și implementarea acestora folosind Apache Airflow.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Setare a Apache Airflow pentru orchestrarea fluxurilor de lucru în machine learning.
• Automatizarea sarcinilor de preprocesare a datelor, instruirea modelelor și validarea acestora.
• Integrarea Airflow cu framework-uri și unelte pentru machine learning.
• Implementarea modelelor de machine learning folosind pipeline-uri automate.
• Monitorizarea și optimizarea fluxurilor de lucru ale machine learning în producție.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează participanților de nivel avansat care doresc să creeze operatori, senzori și plugin-uri personalizate în Apache Airflow și să le integreze cu sistemele de date existente pentru automatizare și monitorizare avansate.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să dezvolte operatori, cârlige și senzori personalizați, adaptați la fluxuri de lucru specifice.
• Să proiecteze și să implementeze plugin-uri Airflow pentru a extinde funcționalitatea.
• Să integreze fluxurile de lucru Airflow cu sisteme și servicii externe.
• Optimizați și monitorizați fluxurile de lucru utilizând instrumente avansate de depanare.
• Utilizarea celor mai bune practici pentru gestionarea implementărilor Airflow la scară largă.

Această instruire live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează participanților de nivel mediu care doresc să optimizeze performanța fluxului de lucru, să gestioneze dependențe complexe și să scaleze implementările Apache Airflow pentru seturi de date mai mari și cazuri de utilizare în întreprinderi.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să optimizeze fluxurile de lucru Apache Airflow pentru o performanță și o fiabilitate mai bune.
• Gestionarea și depanarea dependențelor complexe ale fluxurilor de lucru.
• Să utilizeze caracteristicile avansate Airflow, inclusiv operatorii și senzorii personalizați.
• Să scaleze Apache Airflow pentru a gestiona seturi de date mai mari și sisteme distribuite.
• Implementați cele mai bune practici pentru monitorizare, logare și securitate în mediile Airflow.

Apache Airflow este o platformă open source pentru crearea, planificarea și monitorizarea fluxurilor de lucru. Cu Airflow 2.x, organizațiile pot orchestra pipeline-uri de date la scară largă, integra cu servicii cloud și asigura observabilitatea robustă și securitatea în mediile de producție.

Această instruire condusă de un instructor (online sau la fața locului) este adresată profesioniștilor de date și DevOps la nivel începător până la intermediar care doresc să folosească Apache Airflow pentru a construi, automatiza și scala pipeline-uri de date end-to-end.

La finalul acestei instrueri, participanții vor putea:

• Instala și configura Apache Airflow în diferite medii.
• Crea, planifica și monitorizeze DAG-uri folosind TaskFlow API.
• Integreze Airflow cu surse de date, servicii cloud și fluxuri de lucru ML.
• Gestionare pipeline-urilor ETL și asigurarea fiabilității datelor.
• Securizarea și scalarea Airflow folosind executoare, cozi și Kubernetes.
• Aplicarea observabilității și a celor mai bune practici pentru implementările de producție.

Formatul cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Mulți exerciții și practici.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.