Curso de Apache Airflow: construindo e gerenciando pipelines de dados

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é voltado para participantes de nível avançado que desejam criar operadores personalizados, sensores e plugins no Apache Airflow, integrando-os com sistemas de dados existentes para automação e monitoramento avançados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Desenvolver operadores, hooks e sensores personalizados adaptados a fluxos de trabalho específicos.
• Projetar e implementar plugins do Airflow para estender a funcionalidade.
• Integrar fluxos de trabalho do Airflow com sistemas e serviços externos.
• Otimizar e monitorar fluxos de trabalho usando ferramentas avançadas de depuração.
• Aproitar as melhores práticas para gerenciamento de implantações de grande escala do Airflow.

Este treinamento ao vivo com instrutor em <local> (online ou presencial) é destinado a participantes de nível avançado que desejam implantar o Apache Airflow em ambientes de nuvem, configurar pipelines de CI/CD e implementar práticas robustas de monitoramento e log.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implantar o Apache Airflow em ambientes de nuvem e contêinerizados.
• Configurar pipelines de CI/CD para automatizar testes e implantações de DAGs.
• Integrar ferramentas de monitoramento e log para aumentar a confiabilidade do sistema.
• Otimizar as configurações do Airflow para desempenho e escalabilidade.
• Implementar melhores práticas de segurança para gerenciar fluxos de trabalho e ambientes.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é voltado para participantes de nível intermediário que desejam automatizar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, incluindo treinamento de modelos, validação e implantação utilizando o 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 utilizando pipelines automatizadas.
• Monitorar e otimizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em ambiente de produção.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionado a participantes de nível intermediário que desejam otimizar o desempenho dos workflows, lidar com dependências complexas e dimensionar as implantações do Apache Airflow para datasets maiores e casos de uso corporativos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Otimizar os workflows do Apache Airflow para melhor desempenho e confiabilidade.
• Gerenciar e solucionar problemas em dependências complexas de workflows.
• Aproveitar recursos avançados do Airflow, incluindo operadores e sensores personalizados.
• Dimensionar o Apache Airflow para lidar com datasets maiores e sistemas distribuídos.
• Implementar as melhores práticas de monitoramento, log e segurança em ambientes Airflow.