Κατάκτηση του Apache Airflow για DevOps Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους συμμετέχοντες που επιθυμούν να δημιουργήσουν προσαρμοσμένους τελεστές, αισθητήρες και πρόσθετα στο Apache Airflow και να τα ενσωματώσουν με υπάρχοντα συστήματα δεδομένων για προηγμένη αυτοματοποίηση και παρακολούθηση.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Αναπτύσσουν προσαρμοσμένους τελεστές, hooks και αισθητήρες προσαρμοσμένους σε συγκεκριμένες ροές εργασίας.
• Σχεδιάζουν και υλοποιούν πρόσθετα του Airflow για την επέκταση της λειτουργικότητας.
• Ενσωματώνουν ροές εργασίας του Airflow με εξωτερικά συστήματα και υπηρεσίες.
• Βελτιστοποιούν και παρακολουθούν ροές εργασίας χρησιμοποιώντας προηγμένα εργαλεία αποσφαλμάτωσης.
• Αξιοποιούν βέλτιστες πρακτικές για τη διαχείριση μεγάλης κλίμακας αναπτύξεων του Airflow.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή στην Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε συμμετέχοντες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν και να διαχειριστούν ροές εργασίας μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της εκπαίδευσης μοντέλων, της επικύρωσης και της ανάπτυξης με χρήση του Apache Airflow.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίζουν το Apache Airflow για ενορχήστρωση ροών εργασίας μηχανικής μάθησης.
• Αυτοματοποιούν εργασίες προεπεξεργασίας δεδομένων, εκπαίδευσης μοντέλων και επικύρωσης.
• Ενσωματώνουν το Airflow με πλαίσια και εργαλεία μηχανικής μάθησης.
• Αναπτύσσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας αυτοματοποιημένους αγωγούς.
• Παρακολουθούν και βελτιστοποιούν τις ροές εργασίας μηχανικής μάθησης σε παραγωγικό περιβάλλον.

Το Apache Airflow είναι μια πλατφόρμα ανοικτού κώδικα για τη δημιουργία, τον προγραμματισμό και την παρακολούθηση ροών εργασίας. Με το Airflow 2.x, οι οργανισμοί μπορούν να ενορχηστρώνουν αγωγούς δεδομένων σε κλίμακα, να ενσωματώνονται με υπηρεσίες cloud και να εξασφαλίζουν ισχυρή παρατηρησιμότητα και ασφάλεια σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε πραγματικό χρόνο (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων και DevOps αρχικού έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Apache Airflow για τη δημιουργία, την αυτοματοποίηση και την κλιμάκωση πλήρων αγωγών δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εγκαταστήσουν και να παραμετροποιήσουν το Apache Airflow σε διαφορετικά περιβάλλοντα.
• Να δημιουργούν, να προγραμματίζουν και να παρακολουθούν DAGs χρησιμοποιώντας το TaskFlow API.
• Να ενσωματώνουν το Airflow με πηγές δεδομένων, υπηρεσίες cloud και ροές εργασιών μηχανικής μάθησης (ML).
• Να διαχειρίζονται αγωγούς ETL και να εξασφαλίζουν την αξιοπιστία των δεδομένων.
• Να ασφαλίζουν και να κλιμακώνουν το Airflow χρησιμοποιώντας εκτελεστές (executors), ουρές και Kubernetes.
• Να εφαρμόζουν παρατηρησιμότητα και βέλτιστες πρακτικές για αναπτύξεις σε παραγωγικό περιβάλλον.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική άσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου (live-lab).

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή δια ζώσης) σε <τοποθεσία>, απευθύνεται σε συμμετέχοντες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν την απόδοση των ροών εργασίας, να διαχειριστούν πολύπλοκες εξαρτήσεις και να κλιμακώσουν τις αναπτύξεις του Apache Airflow για μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων και επιχειρηματικά σενάρια.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να βελτιστοποιούν τις ροές εργασίας του Apache Airflow για καλύτερη απόδοση και αξιοπιστία.
• Να διαχειρίζονται και να επιλύουν προβλήματα πολύπλοκων εξαρτήσεων ροών εργασίας.
• Να αξιοποιούν προηγμένες λειτουργίες του Airflow, συμπεριλαμβανομένων προσαρμοσμένων τελεστών και αισθητήρων.
• Να κλιμακώνουν το Apache Airflow για τον χειρισμό μεγαλύτερων συνόλων δεδομένων και κατανεμημένων συστημάτων.
• Να εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για παρακολούθηση, καταγραφή και ασφάλεια σε περιβάλλοντα Airflow.