Cursos de Apache Airflow en Lèon

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Lèon (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado que desean implementar Apache Airflow en entornos de nube, configurar canalizaciones de CI/CD e implementar prácticas sólidas de monitoreo y registro.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Despliegue Apache Airflow en entornos en la nube y en contenedores.
• Configure canalizaciones de CI/CD para automatizar las pruebas y la implementación de DAG.
• Integre herramientas de monitoreo y registro para mejorar la confiabilidad del sistema.
• Optimice las configuraciones de flujo de aire para mejorar el rendimiento y la escalabilidad.
• Implemente las mejores prácticas de seguridad para administrar flujos de trabajo y entornos.

Este curso de formación dirigido por un instructor en Lèon (en línea o presencial) está orientado a participantes de nivel intermedio que desean automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo el entrenamiento, la validación y el despliegue de modelos utilizando Apache Airflow.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Automatizar tareas de preprocesamiento de datos, entrenamiento y validación de modelos.
• Integrar Airflow con marcos y herramientas de aprendizaje automático.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines automatizados.
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Esta capacitación en vivo dirigida 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 los sistemas de datos existentes para una automatización y monitoreo avanzados.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Desarrolle operadores, ganchos y sensores personalizados adaptados a flujos de trabajo específicos.
• Diseñe e implemente complementos de Airflow para ampliar la funcionalidad.
• Integre los flujos de trabajo de Airflow con sistemas y servicios externos.
• Optimice y supervise los flujos de trabajo mediante herramientas de depuración avanzadas.
• Aproveche las mejores prácticas para administrar implementaciones de Airflow a gran escala.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Lèon (en línea o en el sitio) está dirigida a participantes de nivel intermedio que desean optimizar el rendimiento del flujo de trabajo, manejar dependencias complejas y escalar implementaciones para conjuntos de datos más grandes y casos de uso empresarial.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Optimice los flujos de trabajo Apache Airflow para mejorar el rendimiento y la fiabilidad.
• Administre y solucione problemas de dependencias de flujo de trabajo complejas.
• Aproveche las funciones avanzadas de Airflow, incluidos los operadores y sensores personalizados.
• Escala Apache Airflow para manejar conjuntos de datos más grandes y sistemas distribuidos.
• Implemente las mejores prácticas para el monitoreo, el registro y la seguridad en entornos de Airflow.

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

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de datos y DevOps de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Apache Airflow para construir, automatizar y escalar pipelines de datos end-to-end.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Apache Airflow en diferentes entornos.
• Crear, programar y monitorear DAGs utilizando la API TaskFlow.
• Integrar Airflow con fuentes de datos, servicios en la nube y flujos de trabajo de ML.
• Administrar pipelines ETL y garantizar la confiabilidad de los datos.
• Seguridad y escalado de Airflow utilizando ejecutores, colas y Kubernetes.
• Aplicar observabilidad y mejores prácticas para implementaciones en producción.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos.