Cursos de Apache Airflow em Porto Alegre

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Porto Alegre (no local ou remoto) é destinado a participantes de nível avançado que desejam implantar Apache Airflow em ambientes de nuvem, configurar pipelines de CI / CD e implementar práticas robustas de monitoramento e registro.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implantar Apache Airflow em ambientes em nuvem e em contêineres.
• Configurar pipelines de CI / CD para automatizar o teste e a implantação do DAG.
• Integrar ferramentas de monitoramento e registro para aumentar a confiabilidade do sistema.
• Otimizar as configurações do Airflow para desempenho e escalabilidade.
• Implementar práticas recomendadas de segurança para gerenciar fluxos de trabalho e ambientes.

Este treinamento presencial, liderado por instrutores em Porto Alegre (online ou no local) é voltado para participantes de nível intermediário que desejam automatizar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, incluindo o treinamento, a validação e a implantação de modelos usando Apache Airflow.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o Apache Airflow para orquestração de fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.
• Automatizar tarefas de pré-processamento de dados, treinamento e validação de modelos.
• Integrar o Airflow com frameworks e ferramentas de aprendizado de máquina.
• Implantar modelos de aprendizado de máquina usando pipelines automatizados.
• Monitorar e otimizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em produção.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Porto Alegre (no local ou remoto) é destinado a participantes de nível avançado que desejam criar operadores, sensores e plug-ins personalizados em Apache Airflow e integrá-los aos sistemas de dados existentes para automação e monitoramento avançados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Desenvolver operadores personalizados, ganchos e sensores adaptados a fluxos de trabalho específicos.
• Conceber e implementar plugins Airflow para alargar a funcionalidade.
• Integrar os fluxos de trabalho do Airflow com sistemas e serviços externos.
• Otimizar e monitorizar fluxos de trabalho utilizando ferramentas de depuração avançadas.
• Aproveitar as práticas recomendadas para gerenciar implantações do Airflow em grande escala.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Porto Alegre (no local ou remoto) é destinado a participantes de nível intermediário que desejam otimizar o desempenho do fluxo de trabalho, lidar com dependências complexas e dimensionar implantações Apache Airflow para conjuntos de dados maiores e casos de uso corporativo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Otimizar os fluxos de trabalho Apache Airflow para um melhor desempenho e fiabilidade.
• Gerenciar e solucionar problemas de dependências complexas de fluxo de trabalho.
• Aproveitar os recursos avançados do Airflow, incluindo operadores e sensores personalizados.
• Dimensionar o Apache Airflow para lidar com conjuntos de dados maiores e sistemas distribuídos.
• Implementar as melhores práticas de monitorização, registo e segurança em ambientes Airflow.

O Apache Airflow é uma plataforma de código aberto para criação, agendamento e monitoramento de fluxos de trabalho. Com o Airflow 2.x, as organizações podem orquestrar pipelines de dados em escala, integrar-se com serviços em nuvem e garantir observabilidade e segurança robustas em ambientes de produção.

Este treinamento presencial conduzido por um instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de dados e DevOps de nível iniciante a intermediário que desejam usar o Apache Airflow para construir, automatizar e escalar pipelines de dados de ponta a ponta.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Apache Airflow em diferentes ambientes.
• Criar, agendar e monitorar DAGs usando a TaskFlow API.
• Integrar o Airflow com fontes de dados, serviços em nuvem e fluxos de trabalho de ML.
• Gerenciar pipelines ETL e garantir a confiabilidade dos dados.
• Segurar e escalar o Airflow usando executores, filas e Kubernetes.
• Aplicar observabilidade e melhores práticas para implantações em produção.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação pratica em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.