Másterské použití Apache Airflow pro DevOps Počítačový Kurz

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé účastníky, kteří chtějí vytvořit vlastní operátory, senzory a pluginy v Apache Airflow a integrovat je se stávajícími datovými systémy pro pokročilou automatizaci a sledování.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vyvíjejte vlastní operátory, háky a senzory přizpůsobené konkrétním pracovním postupům.
• Navrhněte a implementujte pluginy Airflow pro rozšíření funkčnosti.
• Integrujte pracovní postupy Airflow s externími systémy a službami.
• Optimalizujte a sledujte pracovní postupy pomocí pokročilých nástrojů pro ladění.
• Využijte osvědčené postupy pro správu rozsáhlých nasazení Airflow.

Toto instruktorem vedené živé školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na účastníky středně pokročilé úrovně, kteří chtějí automatizovat a spravovat pracovní postupy strojového učení, včetně tréninku modelů, validace a nasazení pomocí Apache Airflow.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit Apache Airflow pro orchestraci pracovních postupů strojového učení.
• Automatizovat úkoly předzpracování dat, tréninku modelů a validace.
• Integrovat Airflow s rámci a nástroji pro strojové učení.
• Nasadit modely strojového učení pomocí automatizovaných kanálů.
• Monitorovat a optimalizovat pracovní postupy strojového učení v produkci.

Apache Airflow je open source platforma pro vytváření, naplánování a monitorování pracovních postupů. S Airflow 2.x organizace mohou orchestrovat datové potrubiny v rozsahu, integrovat se s cloubovými službami a zajistit robustní pozorovatelnost a bezpečnost v produkčních prostředích.

Tato školení prováděné instruktorem (online nebo na místě) je určená začínajícím až středně pokročilým datovým a DevOps profesionálům, kteří chtějí používat Apache Airflow pro vytváření, automatizaci a škálování end-to-end datových potrubin.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat Apache Airflow v různých prostředích.
• Vytvářet, naplánovávat a monitorovat DAGs pomocí TaskFlow API.
• Integrovat Airflow s datovými zdroji, cloubovými službami a ML pracovními postupy.
• Spravovat ETL potrubiny a zajistit spolehlivost dat.
• Zabezpečit a škálovat Airflow pomocí executors, front a Kubernetes.
• Aplikovat pozorovatelnost a nejlepší praktiky pro produkční nasazení.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Spousta cvičení a praxe.
• Praktické implementace v prostředí live-lab.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud chcete pořádat přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvte si to.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé účastníky, kteří chtějí optimalizovat výkon pracovního postupu, zvládat složité závislosti a škálovat Apache Airflow nasazení pro větší datové sady a případy podnikového použití.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Optimalizujte pracovní postupy Apache Airflow pro lepší výkon a spolehlivost.
• Spravujte a řešte složité závislosti pracovních postupů.
• Využijte pokročilé funkce proudění vzduchu, včetně vlastních operátorů a senzorů.
• Měřítko Apache Airflow pro zpracování větších souborů dat a distribuovaných systémů.
• Implementujte osvědčené postupy pro monitorování, protokolování a zabezpečení v prostředí Airflow.