Cursos de Apache Airflow en Lèon

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lèon (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado que deseen implementar Apache Airflow en entornos cloud, configurar pipelines de CI/CD y aplicar prácticas sólidas de monitoreo y registro de eventos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Desplegar Apache Airflow en entornos cloud y contenerizados.
• Configurar pipelines de CI/CD para automatizar las pruebas y el despliegue de DAGs.
• Integrar herramientas de monitoreo y registro de eventos para mejorar la fiabilidad del sistema.
• Optimizar las configuraciones de Airflow para garantizar el rendimiento y la escalabilidad.
• Aplicar las mejores prácticas de seguridad para gestionar flujos de trabajo y entornos.

Este curso práctico, impartido por un instructor en Lèon (en línea o presencial), está dirigido a participantes de nivel intermedio que desean automatizar y gestionar flujos de trabajo de machine learning, incluyendo el entrenamiento, validación y despliegue de modelos mediante Apache Airflow.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de machine learning.
• Automatizar tareas de preprocesamiento de datos, entrenamiento y validación de modelos.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de machine learning.
• Desplegar modelos de machine learning mediante pipelines automatizados.
• Supervisar y optimizar flujos de trabajo de machine learning en producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lèon (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado que desean crear operadores, sensores y complementos personalizados en Apache Airflow e integrarlos con sistemas de datos existentes para lograr una automatización y monitoreo avanzados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar operadores, conectores (hooks) y sensores personalizados adaptados a flujos de trabajo específicos.
• Diseñar e implementar complementos de Airflow para ampliar su funcionalidad.
• Integrar los flujos de trabajo de Airflow con sistemas y servicios externos.
• Optimizar y monitorear los flujos de trabajo mediante herramientas avanzadas de depuración.
• Aplicar las mejores prácticas para la gestión de despliegues de Airflow a gran escala.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lèon (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen optimizar el rendimiento de sus flujos de trabajo, gestionar dependencias complejas y escalar los despliegues de Apache Airflow para conjuntos de datos más grandes y casos de uso empresarial.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Optimizar los flujos de trabajo de Apache Airflow para mejorar el rendimiento y la fiabilidad.
• Gestionar y diagnosticar dependencias complejas en los flujos de trabajo.
• Aprovechar las características avanzadas de Airflow, incluidos operadores y sensores personalizados.
• Escalar Apache Airflow para manejar conjuntos de datos más grandes y sistemas distribuidos.
• Implementar buenas prácticas para la monitorización, registro de eventos (logging) y seguridad en entornos de Airflow.

Apache Airflow es una plataforma de código abierto para autorizar, programar y supervisar flujos de trabajo. Con la versión 2.x de Airflow, las organizaciones pueden orquestar pipelines de datos a gran escala, integrarse con servicios en la nube y garantizar una observabilidad y seguridad sólidas en entornos de producción.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos y DevOps con conocimientos desde nivel principiante hasta intermedio que deseen utilizar Apache Airflow para construir, automatizar y escalar pipelines de datos de extremo a extremo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Apache Airflow en diferentes entornos.
• Autorizar, programar y supervisar DAGs utilizando la TaskFlow API.
• Integrar Airflow con fuentes de datos, servicios en la nube y flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Gestionar pipelines ETL y garantizar la fiabilidad de los datos.
• Asegurar y escalar Airflow mediante ejecutores, colas y Kubernetes.
• Aplicar prácticas observables y recomendaciones para implementaciones en producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinar los detalles.