Corso di formazione Apache Airflow: Costruzione e gestione di pipeline dati

Questo corso formativo, tenuto da un istruttore e svolto in modalità online o in sede Italia, è rivolto a partecipanti di livello avanzato che desiderano creare operator personalizzati, sensori e plugin per Apache Airflow, integrandoli con i sistemi dati esistenti per potenziare l’automazione e il monitoraggio.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Sviluppare operator personalizzati, hook e sensori adatti a flussi di lavoro specifici.
• Progettare e implementare plugin per ampliare le funzionalità di Airflow.
• Integrare i flussi di lavoro di Airflow con sistemi e servizi esterni.
• Ottimizzare e monitorare i flussi di lavoro utilizzando strumenti avanzati di debug.
• Applicare le best practice per la gestione di deployment su larga scala di Airflow.

Questo corso formativo con docente, tenuto in modalità live in Italia (online o in sede), è rivolto a partecipanti di livello avanzato che desiderano implementare Apache Airflow in ambienti cloud, configurare pipeline CI/CD e adottare pratiche efficaci di monitoraggio e registrazione dei dati.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare Apache Airflow sia in ambienti cloud che containerizzati.
• Configurare pipeline CI/CD per automatizzare i test e la distribuzione dei DAG.
• Integrare strumenti di monitoraggio e registrazione al fine di migliorare l’affidabilità del sistema.
• Ottimizzare le configurazioni di Airflow in base a prestazioni ed scalabilità richieste.
• Applicare le best practice di sicurezza per la gestione dei flussi di lavoro e degli ambienti operativi.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori in Italia (online o in sede), è pensato per partecipanti di livello intermedio che desiderano automatizzare e gestire i flussi di lavoro legati al machine learning, inclusi l’addestramento dei modelli, la validazione e il loro deploy tramite Apache Airflow.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare Apache Airflow per l’orchestrazione dei flussi di lavoro relativi al machine learning.
• Automatizzare le attività di pre-elaborazione dei dati, addestramento e validazione dei modelli.
• Integrare Airflow con framework e strumenti legati al machine learning.
• Implementare il deploy dei modelli di machine learning mediante pipeline automatizzate.
• Monitorare ed ottimizzare i flussi di lavoro legati al machine learning in ambiente di produzione.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori esperti ed erogato in Italia (online o in presenza), è indirizzato a partecipanti di livello intermedio desiderosi di ottimizzare le prestazioni dei flussi di lavoro, gestire dipendenze complesse e scalare i deployment di Apache Airflow per gestire grandi volumi di dati e adattarli a scenari aziendali.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Ottimizzare i flussi di lavoro di Apache Airflow per migliorarne le prestazioni e la affidabilità.
• Gestire e risolvere eventuali problemi legati alle dipendenze complesse tra le attività.
• Sfruttare funzionalità avanzate di Apache Airflow, come operatori e sensori personalizzati.
• Scalare l’infrastruttura di Apache Airflow per elaborare grandi volumi di dati in sistemi distribuiti.
• Applicare le migliori pratiche riguardo al monitoraggio, alla registrazione dei log e alla sicurezza negli ambienti Airflow.