Apache Airflow Intermedio: Optimización y Escalado de Flujos de Trabajo

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado que desean crear operadores, sensores y complementos personalizados en Apache Airflow e integrarlos con sistemas de datos existentes para una automatización y monitorización avanzadas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar operadores, hooks y sensores personalizados adaptados a flujos de trabajo específicos.
• Diseñar e implementar complementos de Airflow para extender la funcionalidad.
• Integrar los flujos de trabajo de Airflow con sistemas y servicios externos.
• Optimizar y monitorizar flujos de trabajo utilizando herramientas avanzadas de depuración.
• Aplicar buenas prácticas para gestionar despliegues de Airflow a gran escala.

Esta formación en vivo con instructor en Chile (en línea o en las instalaciones) está dirigida a participantes de nivel avanzado que deseen implementar Apache Airflow en entornos en la nube, configurar pipelines de CI/CD y aplicar prácticas sólidas de monitoreo y registro de eventos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar Apache Airflow en entornos en la nube y contenerizados.
• Configurar pipelines de CI/CD para automatizar las pruebas y el despliegue de DAGs.
• Integrar herramientas de monitoreo y registro de eventos para mejorar la fiabilidad del sistema.
• Optimizar las configuraciones de Airflow para obtener un mejor rendimiento y escalabilidad.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad para la gestión de flujos de trabajo y entornos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que desean automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo el entrenamiento, validación y despliegue 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.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático mediante pipelines automatizados.
• Supervisar y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Apache Airflow es una plataforma de código abierto para crear, programar y monitorear flujos de trabajo. Con Airflow 2.x, las organizaciones pueden orquestar canales 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 dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales de datos y DevOps de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar Apache Airflow para construir, automatizar y escalar canales de datos de extremo a extremo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Apache Airflow en diferentes entornos.
• Crear, 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 canales de ETL y garantizar la fiabilidad de los datos.
• Asegurar y escalar Airflow utilizando ejecutores, colas y Kubernetes.
• Aplicar principios de observabilidad y mejores prácticas para implementaciones en producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.