Apache Airflow oktatás Magyarország

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék üzembe helyezni az Apache Airflow-ot felhő környezetekben, CI/CD folyamatokat beállítani, valamint robusztus monitorozási és naplózási gyakorlatokat implementálni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az Apache Airflow üzembe helyezése felhő- és konténeres környezetekben.
• CI/CD folyamatok beállítása a DAG tesztelésének és üzembe helyezésének automatizálására.
• Monitorozási és naplózási eszközök integrálása a rendszer megbízhatóságának növelése érdekében.
• Az Airflow konfigurációk optimalizálása a teljesítmény és a skálázhatóság érdekében.
• Biztonsági ajánlott eljárások implementálása a munkafolyamatok és környezetek kezelésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű résztvevőknek szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének automatizálni és kezelni, beleértve a modellképzést, érvényesítést és üzembe helyezést az Apache Airflow segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az Apache Airflow beállítása gépi tanulási munkafolyamatok összehangolására.
• Adatfeldolgozás, modellképzés és érvényesítési feladatok automatizálása.
• Az Airflow integrálása gépi tanulási keretrendszerekkel és eszközökkel.
• Gépi tanulási modellek üzembe helyezése automatizált folyamatok segítségével.
• Gépi tanulási munkafolyamatok monitorozása és optimalizálása éles környezetben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű résztvevőknek szól, akik egyéni operátorokat, szenzorokat és pluginokat szeretnének létrehozni az Apache Airflowban, és ezeket integrálni a meglévő adatrendszerekbe a fejlett automatizálás és monitorozás érdekében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Egyéni operátorokat, hookokat és szenzorokat fejleszteni specifikus munkafolyamatokhoz.
• Airflow pluginok tervezése és implementálása a funkcionalitás bővítése érdekében.
• Airflow munkafolyamatok integrálása külső rendszerekkel és szolgáltatásokkal.
• Munkafolyamatok optimalizálása és monitorozása fejlett hibakereső eszközökkel.
• Legjobb gyakorlatok alkalmazása nagyméretű Airflow üzemelő példányok kezeléséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék optimalizálni a munkafolyamatok teljesítményét, kezelni az összetett függőségeket, és skálázni az Apache Airflow telepítéseket nagyobb adathalmazokra és vállalati használati esetekre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálni az Apache Airflow munkafolyamatokat a jobb teljesítmény és megbízhatóság érdekében.
• Kezelni és hibaelhárítani az összetett munkafolyamat-függőségeket.
• Kihasználni az Airflow fejlett funkcióit, beleértve az egyéni operátorokat és szenzorokat.
• Skálázni az Apache Airflow-ot nagyobb adathalmazok és elosztott rendszerek kezelésére.
• Legjobb gyakorlatok alkalmazása a monitorozás, naplózás és biztonság terén az Airflow környezetekben.

Az Apache Airflow egy nyílt forráskódú platform munkafolyamatok létrehozásához, ütemezéséhez és monitorozásához. Az Airflow 2.x segítségével a szervezetek nagy léptékben tudják koordinálni az adatfolyamokat, integrálhatják felhőszolgáltatásaikat, valamint biztosíthatják a robusztus megfigyelhetőséget és biztonságot éles környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű adat- és DevOps szakembereknek szól, akik az Apache Airflow használatával szeretnének végpontok közötti adatfolyamokat építeni, automatizálni és skálázni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az Apache Airflow telepítése és konfigurálása különböző környezetekben.
• DAG-ok létrehozása, ütemezése és monitorozása a TaskFlow API segítségével.
• Az Airflow integrálása adatforrásokkal, felhőszolgáltatásokkal és ML munkafolyamatokkal.
• ETL folyamatok kezelése és az adatmegbízhatóság biztosítása.
• Az Airflow biztonságossá tétele és skálázása executorok, sorok és Kubernetes segítségével.
• Megfigyelhetőség és ajánlott eljárások alkalmazása éles környezetekben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati alkalmazás.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.