Formazione online Apache Airflow in Italia

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a partecipanti di livello avanzato che desiderano implementare Apache Airflow in ambienti cloud, configurare pipeline CI/CD e implementare solide pratiche di monitoraggio e registrazione.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Distribuisci Apache Airflow in ambienti cloud e containerizzati.
• Configura pipeline CI/CD per automatizzare il test e la distribuzione del gruppo di disponibilità del database.
• Integra strumenti di monitoraggio e registrazione per migliorare l'affidabilità del sistema.
• Ottimizza le configurazioni del flusso d'aria per prestazioni e scalabilità.
• Implementa le best practice di sicurezza per la gestione dei flussi di lavoro e degli ambienti.

Questo corso di formazione guidato dall'insegnante (online o in locale) è rivolto a partecipanti con un livello intermedio che desiderano automatizzare e gestire flussi di lavoro di machine learning, compresi l'addestramento del modello, la validazione e il deployment utilizzando Apache Airflow.

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

• Configurare Apache Airflow per l'orchestrazione dei flussi di lavoro di machine learning.
• Automatizzare le attività di preprocessing dei dati, addestramento del modello e validazione.
• Integrare Airflow con framework e strumenti di machine learning.
• Deployare modelli di machine learning utilizzando pipeline automatizzate.
• Monitorare e ottimizzare i flussi di lavoro di machine learning in produzione.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a partecipanti di livello avanzato che desiderano creare operatori, sensori e plug-in personalizzati in Apache Airflow e integrarli con i sistemi di dati esistenti per l'automazione e il monitoraggio avanzati.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Sviluppa operatori, ganci e sensori personalizzati su misura per flussi di lavoro specifici.
• Progetta e implementa plug-in Airflow per estendere le funzionalità.
• Integra i flussi di lavoro del flusso d'aria con sistemi e servizi esterni.
• Ottimizza e monitora i flussi di lavoro utilizzando strumenti di debug avanzati.
• Sfrutta le best practice per la gestione delle implementazioni del flusso d'aria su larga scala.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a partecipanti di livello intermedio che desiderano ottimizzare le prestazioni del flusso di lavoro, gestire dipendenze complesse e scalare Apache Airflow implementazioni per set di dati più grandi e casi d'uso aziendali.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Ottimizza i flussi di lavoro Apache Airflow per migliorare le prestazioni e l'affidabilità.
• Gestisci e risolvi le dipendenze complesse del flusso di lavoro.
• Sfrutta le funzionalità avanzate del flusso d'aria, inclusi operatori e sensori personalizzati.
• Scala Apache Airflow per la gestione di set di dati più grandi e sistemi distribuiti.
• Implementa le best practice per il monitoraggio, la registrazione e la sicurezza negli ambienti Airflow.

Apache Airflow è una piattaforma open source per la creazione, pianificazione e monitoraggio di flussi di lavoro. Con Airflow 2.x, le organizzazioni possono orchestrare pipeline dati su larga scala, integrarsi con servizi cloud e garantire un'osservabilità robusta e sicurezza negli ambienti di produzione.

Questo training guidato dal formatore (online o in presenza) è rivolto a professionisti dei dati e DevOps di livello base-intermedio che desiderano utilizzare Apache Airflow per costruire, automatizzare e scalare pipeline dati end-to-end.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Apache Airflow in diversi ambienti.
• Creare, pianificare e monitorare DAG utilizzando l'API TaskFlow.
• Integrare Airflow con fonti dati, servizi cloud e workflow di ML.
• Gestire pipeline ETL e garantire la affidabilità dei dati.
• Sicurezza e scalabilità di Airflow utilizzando esecutori, code e Kubernetes.
• Applicare l'osservabilità e le best practice per i deployment in produzione.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molti esercizi e pratica.
• Implementazione manuale in un ambiente live-lab.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.