Dominio de Apache Airflow para DevOps

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

Al finalizar 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 ampliar 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 con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo entrenamiento, validación e implementación de modelos utilizando Apache Airflow.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Apache Airflow es una plataforma de código abierto para la autoría, programación y monitoreo de 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 robustas en entornos de producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de 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 podrán:

• Instalar y configurar Apache Airflow en diferentes entornos.
• Autorar, programar y monitorear DAGs utilizando la TaskFlow API.
• Integrar Airflow con fuentes de datos, servicios en la nube y flujos de trabajo de ML.
• Gestionar pipelines ETL y garantizar la fiabilidad de los datos.
• Asegurar y escalar Airflow utilizando ejecutores, colas y Kubernetes.
• Aplicar prácticas de observabilidad y mejores prácticas para despliegues en producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos 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, contáctenos para organizarla.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Optimizar los flujos de trabajo de Apache Airflow para mejorar su rendimiento y fiabilidad.
• Gestionar y solucionar problemas con dependencias complejas en los flujos de trabajo.
• Aprovechar características avanzadas de Airflow, incluidos operadores personalizados y sensores.
• Escalar Apache Airflow para manejar conjuntos de datos más grandes y sistemas distribuidos.
• Implementar las mejores prácticas de monitoreo, registro (logging) y seguridad en entornos de Airflow.