Curso de Apache Airflow Intermediário: Otimização e Escalonamento de Workflows

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.

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 grande escala, integrar-se a serviços em nuvem e garantir robustez na observabilidade e segurança em ambientes de produção.

Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor (online ou presencial), direciona-se a profissionais de dados e DevOps de nível iniciante a intermediário que desejam utilizar 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 de nuvem e fluxos de trabalho de aprendizado de máquina (ML).
• Gerenciar pipelines ETL e garantir a confiabilidade dos dados.
• Garantir segurança e escalabilidade do Airflow utilizando executores, filas e Kubernetes.
• Aplicar práticas de observabilidade e melhores práticas para implantações em produção.

Formato do curso

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

Opções de personalização do curso

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