Mastering Apache Airflow for DevOps Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε συμμετέχοντες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν προσαρμοσμένους χειριστές, αισθητήρες και πρόσθετα στο Apache Airflow και να τα ενσωματώσουν με υπάρχοντα συστήματα δεδομένων για προηγμένους αυτοματισμούς και παρακολούθηση.

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

• Αναπτύξτε προσαρμοσμένους χειριστές, άγκιστρα και αισθητήρες προσαρμοσμένους σε συγκεκριμένες ροές εργασίας.
• Σχεδιάστε και εφαρμόστε πρόσθετα Airflow για να επεκτείνετε τη λειτουργικότητα.
• Ενσωματώστε τις ροές εργασίας Airflow με εξωτερικά συστήματα και υπηρεσίες.
• Βελτιστοποιήστε και παρακολουθήστε τις ροές εργασίας χρησιμοποιώντας προηγμένα εργαλεία εντοπισμού σφαλμάτων.
• Αξιοποιήστε τις βέλτιστες πρακτικές για τη διαχείριση εγκαταστάσεων ροής αέρα μεγάλης κλίμακας.

Αυτή η καθοδήγηση επιχειρηματίων, ζωντανά μαθήματος σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε μεταξύ επίπεδου συμμετέχοντες που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν και να διαχειριστούν ροές εργασίας μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της εκπαίδευσης, έλεγχου και διατοπισμού μοντέλων χρησιμοποιώντας το Apache Airflow.

Στο τέλος αυτής της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να ρυθμίσουν το Apache Airflow για την χορεύρωση ροών εργασίας μηχανικής μάθησης.
• Να αυτοματοποιούν τα έργα προεπεξεργασίας δεδομένων, εκπαίδευσης και ελέγχου μοντέλων.
• Να ενσωματώσουν το Airflow με πλατφόρμες και εργαλεία μηχανικής μάθησης.
• Να διατοπισουν τα μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας αυτοματοποιημένες καταδικασίες.
• Να παρακολουθούν και να βελτιώνουν τις ροές εργασίας μηχανικής μάθησης σε παραγωγή.

Το Apache Airflow είναι μια πλατφόρμα open source για τη δημιουργία, τον προγραμματισμό και την παρακολούθηση ροών εργασιών. Με το Airflow 2.x, οι οργανισμοί μπορούν να διορθώσουν πipelines δεδομένων σε μεγάλη κλίμακα, να ενταχθούν με υπηρεσίες Συντροφιακής Υπολογιστικής (cloud) και να διασφαλίσουν αξιόπιστη παρατηρητηριακότητα και ασφάλεια σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία με διδάσκοντα (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων και DevOps με βασική ή μεταξύ βασική και προχωρημένη γνώση, που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Apache Airflow για να δημιουργήσουν, αυτοματοποιήσουν και να εξελίξουν πipelines δεδομένων από την άκρη στην άκρη.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι μετέχοντες θα μπορούν να:

• Να εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Apache Airflow σε διάφορα περιβάλλοντα.
• Να δημιουργούν, να προγραμματίζουν και να παρακολουθούν DAGs χρησιμοποιώντας το TaskFlow API.
• Να εντάξουν το Airflow σε πηγές δεδομένων, υπηρεσίες cloud και workflows μηχανικής μάθησης.
• Να διαχειρίζονται pipelines ETL και να εξασφαλίζουν αξιοπιστία δεδομένων.
• Να διασφαλίζουν την ασφάλεια και να εξελίσσουν το Airflow χρησιμοποιώντας executors, queues και Kubernetes.
• Να εφαρμόζουν παρατηρητηριακότητα και αρχές καλής πρακτικής για διατοπικές διατυπώσεις.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και εξάσκηση.
• Εφαρμογή χειρονομίας σε περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να καταλάβετε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε συμμετέχοντες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν την απόδοση ροής εργασιών, να χειριστούν περίπλοκες εξαρτήσεις και να κλιμακώσουν Apache Airflow αναπτύξεις για μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων και περιπτώσεις εταιρικής χρήσης.

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

• Βελτιστοποιήστε τις ροές εργασίας Apache Airflow για καλύτερη απόδοση και αξιοπιστία.
• Διαχείριση και αντιμετώπιση προβλημάτων περίπλοκων εξαρτήσεων ροής εργασίας.
• Αξιοποιήστε προηγμένες λειτουργίες Airflow, συμπεριλαμβανομένων προσαρμοσμένων χειριστών και αισθητήρων.
• Κλίμακα Apache Airflow για το χειρισμό μεγαλύτερων συνόλων δεδομένων και κατανεμημένων συστημάτων.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για την παρακολούθηση, την καταγραφή και την ασφάλεια σε περιβάλλοντα ροής αέρα.