Online Apache Airflow Schulung in Deutschland

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die Apache Airflow in Cloud-Umgebungen bereitstellen, CI/CD-Pipelines einrichten und zuverlässige Überwachungs- und Protokollierungsverfahren implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Bereitstellung von Apache Airflow in Cloud- und Container-Umgebungen.
• CI/CD-Pipelines einzurichten, um das Testen und Bereitstellen von DAGs zu automatisieren.
• Überwachungs- und Protokollierungstools zu integrieren, um die Systemzuverlässigkeit zu verbessern.
• Optimieren von Airflow-Konfigurationen für Leistung und Skalierbarkeit.
• Implementierung bewährter Sicherheitspraktiken für die Verwaltung von Workflows und Umgebungen.

Diese von einem Ausbilder geleitete, live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die Maschinelles Lernen Workflows, einschließlich Modelltraining, -validierung und -bereitstellung mit Apache Airflow automatisieren und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Apache Airflow für die Orchestrierung von Maschinelles Lernen Workflows einzurichten.
• Daten-Preprocessing, Modelltraining und -validierungsaufgaben zu automatisieren.
• Airflow mit Maschinelles Lernen Frameworks und Tools zu integrieren.
• Maschinelles Lernen Modelle über automatisierte Pipelines bereitzustellen.
• Maschinelles Lernen Workflows in der Produktion zu überwachen und zu optimieren.

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die benutzerdefinierte Operatoren, Sensoren und Plugins in Apache Airflow erstellen und diese mit bestehenden Datensystemen für eine fortgeschrittene Automatisierung und Überwachung integrieren möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Benutzerdefinierte Operatoren, Hooks und Sensoren zu entwickeln, die auf spezifische Arbeitsabläufe zugeschnitten sind.
• Airflow-Plugins zu entwerfen und zu implementieren, um die Funktionalität zu erweitern.
• Airflow-Workflows mit externen Systemen und Diensten zu integrieren.
• Workflows mit fortschrittlichen Debugging-Tools zu optimieren und zu überwachen.
• Nutzung von Best Practices für die Verwaltung umfangreicher Airflow-Implementierungen.

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer auf mittlerem Niveau, die die Workflow-Leistung optimieren, komplexe Abhängigkeiten handhaben und Apache Airflow Implementierungen für größere Datensätze und Unternehmensanwendungen skalieren möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Optimieren von Apache Airflow-Workflows für bessere Leistung und Zuverlässigkeit.
• Komplexe Workflow-Abhängigkeiten zu verwalten und Fehler zu beheben.
• Erweiterte Airflow-Funktionen, einschließlich benutzerdefinierter Operatoren und Sensoren, zu nutzen.
• Skalierung von Apache Airflow für den Umgang mit größeren Datensätzen und verteilten Systemen.
• Implementierung von Best Practices für Überwachung, Protokollierung und Sicherheit in Airflow-Umgebungen.

Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform zur Erstellung, Planung und Überwachung von Workflows. Mit Airflow 2.x können Organisationen Datenpipelines skaliert orchestrieren, sich mit Cloud-Services integrieren und in Produktionsumgebungen robuste Observabilität und Sicherheit gewährleisten.

Dieses leitete, live durchgeführte Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Fortgeschrittenenebenen von Daten- und DevOps-Professionals, die Apache Airflow verwenden möchten, um end-to-end-Datenpipelines zu erstellen, automatisieren und skalieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Apache Airflow in verschiedenen Umgebungen zu installieren und zu konfigurieren.
• DAGs mit dem TaskFlow API zu erstellen, zu planen und zu überwachen.
• Airflow mit Datenquellen, Cloud-Services und ML-Workflows zu integrieren.
• ETL-Pipelines zu verwalten und die Datensicherheit zu gewährleisten.
• Airflow unter Verwendung von Executoren, Queues und Kubernetes sicher und skalierbar zu machen.
• Observabilität und Best Practices für Produktionsbereitstellungen anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Anforderungen zu besprechen.