Online Apache Airflow Schulung in Deutschland

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die Apache Airflow in Cloud-Umgebungen einsetzen, CI/CD-Pipelines einrichten sowie zuverlässige Monitoring- und Logging-Verfahren implementieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes beherrschen:

• Einsatz von Apache Airflow in Cloud- und containerbasierten Umgebungen.
• Einrichtung von CI/CD-Pipelines zur Automatisierung des Tests und Deployments von DAGs.
• Integration geeigneter Monitoring- und Logging-Tools zur Steigerung der Systemzuverlässigkeit.
• Optimierung der Airflow-Konfigurationen hinsichtlich Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit.
• Anwendung bewährter Sicherheitspraktiken bei der Verwaltung von Workflows und Umgebungen.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mittleren Kenntnisstands, die Machine-Learning-Workflows automatisieren und verwalten möchten – einschließlich des Trainierens, Validierens sowie Veröffentlichens von Modellen mithilfe von Apache Airflow.

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

• Apache Airflow für die Orchestrierung von Machine-Learning-Workflows einzurichten.
• Aufgaben wie Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Validierung zu automatisieren.
• Airflow mit gängigen Machine-Learning-Frameworks sowie Werkzeugen zu integrieren.
• Machine-Learning-Modelle mithilfe automatisierter Pipelines bereitzustellen.
• Produktionsumgebungen mit Machine-Learning-Workflows zu überwachen und zu optimieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die benutzerdefinierte Operatoren, Sensoren und Plugins für Apache Airflow erstellen sowie diese in bestehende Datenysteme integrieren möchten, um eine optimierte Automatisierung und Überwachung zu gewährleisten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Individuelle Operatoren, Hooks sowie Sensoren entwickeln, die auf spezifische Workflows zugeschnitten sind.
• Airflow-Plugins konzipieren und umsetzen, um das System um zusätzliche Funktionen zu erweitern.
• Workflows von Airflow nahtlos mit externen Systemen verbinden.
• Mit Hilfe fortschrittlicher Debugging-Tools Workflows optimieren und überwachen.
• Gängige Best Practices bei der Verwaltung großer Airflow-Installationen anwenden.

Dieses vom Dozenten geführte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit Grundkenntnissen, die ihre Workflow-Performance optimieren, komplexe Abhängigkeiten bewältigen sowie Apache Airflow für größere Datensätze und unternehmensweite Einsatzszenarien skalieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Apache Airflow-Workflows hinsichtlich Leistung und Zuverlässigkeit zu optimieren.
• Komplexe Abhängigkeiten innerhalb von Workflows zu verwalten sowie Probleme zu beheben.
• Fortgeschrittene Funktionen von Airflow – wie benutzerdefinierte Operatoren und Sensoren – nutzbar zu machen.
• Apache Airflow für die Verarbeitung umfangreicher Datenmengen sowie verteilter Systeme zu skalieren.
• Bewährte Vorgehensweisen zur Überwachung, Protokollierung und Sicherheit in Airflow-Umgebungen anzuwenden.