Dominando Apache Airflow para DevOps

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial), está dirigida a participantes de nivel avanzado que deseen crear operadores personalizados, sensores y plugins en Apache Airflow e integrarlos con sistemas de datos existentes para lograr una automatización y monitoreo avanzados.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar operadores, hooks y sensores personalizados adaptados a flujos de trabajo específicos.
• Diseñar e implementar plugins de Airflow para extender su funcionalidad.
• Integrar los flujos de trabajo de Airflow con sistemas y servicios externos.
• Optimizar y monitorear flujos de trabajo utilizando herramientas avanzadas de depuración.
• Aprovechar las mejores prácticas para gestionar despliegues de Airflow a gran escala.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que desean automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo la capacitación, validación y despliegue de modelos mediante Apache Airflow.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Automatizar tareas de preprocesamiento de datos, capacitación de modelos y validación.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de aprendizaje automático.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines automatizados.
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en entornos de producción.

Apache Airflow es una plataforma de código abierto para autorar, programar y monitorear flujos de trabajo. Con Airflow 2.x, las organizaciones pueden orquestar pipelines de datos a gran escala, integrarse con servicios en la nube y garantizar una observabilidad y seguridad sólidas en entornos de producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de los datos y DevOps de nivel principiante a intermedio que desean utilizar Apache Airflow para construir, automatizar y escalar pipelines de datos de extremo a extremo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Apache Airflow en diferentes entornos.
• Autorar, programar y monitorear DAGs (Diagramas Académicos Dirigidos) utilizando la API TaskFlow.
• Integrar Airflow con fuentes de datos, servicios en la nube y flujos de trabajo de ML (aprendizaje automático).
• Gestionar pipelines ETL y garantizar la confiabilidad de los datos.
• Asegurar y escalar Airflow utilizando ejecutores, colas y Kubernetes.
• Aplicar principios de observabilidad y mejores prácticas para implementaciones en producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que desean optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo, gestionar dependencias complejas y escalar despliegues de Apache Airflow para conjuntos de datos más grandes y casos de uso empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Optimizar los flujos de trabajo de Apache Airflow para mejorar el rendimiento y la fiabilidad.
• Gestionar y solucionar problemas en las dependencias complejas de los flujos de trabajo.
• Aprovechar características avanzadas de Airflow, incluyendo operadores personalizados y sensores.
• Escalar Apache Airflow para manejar conjuntos de datos más grandes y sistemas distribuidos.
• Implementar mejores prácticas para la monitorización, registro de eventos y seguridad en entornos Airflow.