Apache Airflow Schulung

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 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 Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer auf mittlerem Niveau, die Arbeitsabläufe des maschinellen Lernens automatisieren und verwalten möchten, einschließlich der Schulung, Validierung und Bereitstellung von Modellen mit Apache Airflow.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Apache Airflow für die Orchestrierung von Workflows für maschinelles Lernen einzurichten.
• Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Validierungsaufgaben zu automatisieren.
• Airflow mit Frameworks und Tools für maschinelles Lernen zu integrieren.
• Einsatz von Machine-Learning-Modellen mithilfe automatisierter Pipelines.
• Überwachung und Optimierung von Workflows für maschinelles Lernen in der Produktion.

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.