Formation Apache Airflow en Maple Ridge

Cette formation en direct avec instructeur à Maple Ridge (en ligne ou sur site) est destinée aux participants de niveau avancé qui souhaitent déployer Apache Airflow dans des environnements cloud, mettre en place des pipelines CI/CD, et mettre en œuvre des pratiques robustes de surveillance et de journalisation.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Déployer Apache Airflow dans des environnements cloud et conteneurisés.
• Mettre en place des pipelines CI/CD pour automatiser les tests et le déploiement de DAG.
• Intégrer des outils de surveillance et de journalisation pour améliorer la fiabilité du système.
• Optimiser les configurations Airflow pour la performance et l'évolutivité.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques de sécurité pour gérer les flux de travail et les environnements.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Maple Ridge, est destinée aux participants de niveau intermédiaire qui souhaitent automatiser et gérer des workflows d'apprentissage automatique, y compris l'entraînement, la validation et le déploiement de modèles, en utilisant Apache Airflow.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer Apache Airflow pour l'orchestration des workflows d'apprentissage automatique.
• Automatiser les tâches de prétraitement des données, d'entraînement et de validation des modèles.
• Intégrer Airflow avec des frameworks et outils d'apprentissage automatique.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique en utilisant des pipelines automatisés.
• Surveiller et optimiser les workflows d'apprentissage automatique en production.

Cette formation en direct dans Maple Ridge (en ligne ou sur site) est destinée aux participants de niveau avancé qui souhaitent créer des opérateurs, des capteurs et des plugins personnalisés dans Apache Airflow, et les intégrer à des systèmes de données existants pour une automatisation et une surveillance avancées.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Développer des opérateurs, des crochets et des capteurs personnalisés adaptés à des flux de travail spécifiques.
• Concevoir et implémenter des plugins Airflow pour étendre les fonctionnalités.
• Intégrer les flux de travail Airflow avec des systèmes et services externes.
• Optimiser et surveiller les flux de travail en utilisant des outils de débogage avancés.
• Utiliser les meilleures pratiques pour gérer des déploiements Airflow à grande échelle.

Cette formation en direct avec instructeur à Maple Ridge (en ligne ou sur site) est destinée aux participants de niveau intermédiaire qui souhaitent optimiser les performances des flux de travail, gérer des dépendances complexes et adapter les déploiements Apache Airflow à des ensembles de données plus importants et à des cas d'utilisation en entreprise.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Optimiser les flux de travail Apache Airflow pour améliorer les performances et la fiabilité.
• Gérer et dépanner les dépendances complexes des flux de travail.
• Exploiter les fonctionnalités avancées d'Airflow, y compris les opérateurs et les capteurs personnalisés.
• Mettre à l'échelle Apache Airflow pour gérer des ensembles de données plus importants et des systèmes distribués.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour la surveillance, la journalisation et la sécurité dans les environnements Airflow.

Apache Airflow est une plateforme open source pour la création, l'ordonnancement et le suivi de workflows. Avec Airflow 2.x, les organisations peuvent orchestrer des pipelines de données à grande échelle, s'intégrer avec des services cloud et garantir une observabilité robuste et une sécurité dans les environnements de production.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de la données et DevOps de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser Apache Airflow pour construire, automatiser et élargir des pipelines de données de bout en bout.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Apache Airflow dans différents environnements.
• Créer, ordonnancer et surveiller des DAGs à l'aide de l'API TaskFlow.
• Intégrer Airflow avec des sources de données, des services cloud et des workflows d'apprentissage automatique.
• Gérer des pipelines ETL et assurer la fiabilité des données.
• Sécuriser et élargir Airflow à l'aide d'exécuteurs, de files d'attente et de Kubernetes.
• Appliquer des pratiques d'observabilité et les meilleures pratiques pour les déploiements en production.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.