Курс за обучение по Разширен Apache Airflow: Персонализирани оператори и добавки

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за участници на напреднало ниво, които желаят да внедрят Apache Airflow в облачни среди, да настроят CI/CD конвейри и да приложат стабилни практики за мониторинг и логване.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Внедряват Apache Airflow в облачни и контейнеризирани среди.
• Настройват CI/CD конвейри за автоматизиране на тестването и внедряването на DAG.
• Интегрират инструменти за мониторинг и логване, за да подобрят надеждността на системата.
• Оптимизират конфигурациите на Airflow за производителност и мащабируемост.
• Прилагат най-добри практики за сигурност при управление на работни потоци и среди.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към участници на средно ниво, които желаят да автоматизират и управляват работни потоци за машинно обучение, включително обучение на модели, валидиране и внедряване, използвайки Apache Airflow.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настроят Apache Airflow за оркестриране на работни потоци за машинно обучение.
• Да автоматизират задачи по предварителна обработка на данни, обучение на модели и валидиране.
• Да интегрират Airflow с frameworks и инструменти за машинно обучение.
• Да внедряват модели за машинно обучение, използвайки автоматизирани pipelines.
• Да наблюдават и оптимизират работни потоци за машинно обучение в продукционна среда.

Apache Airflow е платформа с отворен код за създаване, планиране и наблюдение на работни потоци. С Airflow 2.x организациите могат да оркестрират потоци от данни в мащаб, да се интегрират с облачни услуги и да осигурят стабилна наблюдаемост и сигурност в производствени среди.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и DevOps на начинаещо до средно ниво, които желаят да използват Apache Airflow за изграждане, автоматизиране и мащабиране на цялостни потоци от данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да инсталират и конфигурират Apache Airflow в различни среди.
• Да създават, планират и наблюдават DAG-ове чрез TaskFlow API.
• Да интегрират Airflow с източници на данни, облачни услуги и работни потоци за машинно обучение.
• Да управляват ETL потоци и да осигуряват надеждност на данните.
• Да подсигуряват и мащабират Airflow чрез изпълнители, опашки и Kubernetes.
• Да прилагат наблюдаемост и най-добри практики за производствени внедрявания.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо изпълнение в среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас за уреждане.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към участници на средно ниво, които желаят да оптимизират производителността на работните потоци, да се справят със сложни зависимости и да мащабират внедряванията на Apache Airflow за по-големи масиви от данни и корпоративни сценарии.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Оптимизират работни потоци в Apache Airflow за по-добра производителност и надеждност.
• Управляват и отстраняват проблеми със сложни зависимости на работните потоци.
• Използват разширените функции на Airflow, включително персонализирани оператори и сензори.
• Мащабират Apache Airflow за работа с по-големи масиви от данни и разпределени системи.
• Прилагат най-добри практики за мониторинг, логване и сигурност в Airflow среди.