Intermediate Apache Airflow: Optimizing and Scaling Workflows - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla uczestników na poziomie zaawansowanym, którzy chcą wdrożyć Apache Airflow w środowiskach chmurowych, skonfigurować potoki CI/CD oraz wdrożyć solidne praktyki monitorowania i rejestrowania.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wdrażać Apache Airflow w środowiskach chmurowych i kontenerowych.
• Konfigurować potoki CI/CD w celu automatyzacji testowania i wdrażania DAG.
• Zintegrować narzędzia do monitorowania i rejestrowania w celu zwiększenia niezawodności systemu.
• Optymalizacja konfiguracji Airflow pod kątem wydajności i skalowalności.
• Wdrażanie najlepszych praktyk bezpieczeństwa do zarządzania przepływami pracy i środowiskami.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do średnio zaawansowanych uczestników, którzy chcą zautomatyzować i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego, w tym szkoleniem modeli, walidacją i wdrażaniem przy użyciu Apache Airflow.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować Apache Airflow do orkiestracji przepływu pracy uczenia maszynowego.
• Zautomatyzować wstępne przetwarzanie danych, szkolenie modeli i zadania walidacji.
• Zintegrować Airflow z platformami i narzędziami uczenia maszynowego.
• Wdrażanie modeli uczenia maszynowego przy użyciu zautomatyzowanych potoków.
• Monitorowanie i optymalizacja przepływów pracy uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych uczestników, którzy chcą używać Apache Airflow do tworzenia i zarządzania kompleksowymi potokami danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Instalować i konfigurować Apache Airflow.
• tworzyć, planować i monitorować złożone potoki danych
• Zarządzać wieloma ETL (Extract, Extract, Transform, Load).
• Skalować i zabezpieczać Apache Airflow.