Cursos de Apache Airflow en Santa Cruz

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <lugar> (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado que deseen implementar Apache Airflow en entornos cloud, configurar pipelines de CI/CD y aplicar prácticas robustas de monitoreo y registro de logs.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructor en Santa Cruz (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 y despliegue de modelos mediante 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 utilizando pipelines automatizados.
• Supervisar y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santa Cruz (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado que deseen crear operadores personalizados, sensores y complementos en Apache Airflow, e integrarlos con sistemas de datos existentes para lograr 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 (plugins) de Airflow para ampliar su funcionalidad.
• Integrar los flujos de trabajo de Airflow con sistemas y servicios externos.
• Optimizar y monitorizar flujos de trabajo mediante herramientas de depuración avanzadas.
• Aplicar las mejores prácticas para gestionar implementaciones de Airflow a gran escala.

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que desean optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo, gestionar 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 podrán:

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

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 escala, integrarse con servicios en la nube y garantizar una observabilidad y seguridad robustas en entornos de producción.

Esta capacitación 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 capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Apache Airflow en diferentes entornos.
• Autorar, programar y monitorear DAGs (Directed Acyclic Graphs) 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 confiabilidad de los datos.
• Asegurar y escalar Airflow mediante executores, colas y Kubernetes.
• Aplicar principios de observabilidad y mejores prácticas para implementaciones en producción.

Formato del curso

• Charla interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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