Apache Airflow Intermedio: Optimización y Escalamiento de Flujos de Trabajo

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (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 supervisión 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 ampliar la funcionalidad.
• Integrar los flujos de trabajo de Airflow con sistemas y servicios externos.
• Optimizar y supervisar los flujos de trabajo utilizando herramientas avanzadas de depuración.
• Aprovechar las mejores prácticas para gestionar despliegues de Airflow a gran escala.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en <ubicación> (en línea o en las instalaciones) está dirigida a participantes de nivel avanzado que deseen implementar Apache Airflow en entornos de nube, configurar tuberías de CI/CD y adoptar prácticas sólidas de monitoreo y registro de eventos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar Apache Airflow en entornos de nube y contenedores.
• Configurar tuberías de CI/CD para automatizar las pruebas y el despliegue de DAGs.
• Integrar herramientas de monitoreo y registro de eventos para mejorar la confiabilidad del sistema.
• Optimizar las configuraciones de Airflow en cuanto a rendimiento y escalabilidad.
• Implementar mejores prácticas de seguridad para gestionar flujos de trabajo y entornos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, se lleva a cabo en <ubicación> (en línea o presencial) y está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen 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 utilizando pipelines automatizados.
• Supervisar y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en entornos de 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 flujos de datos a gran escala, integrarse con servicios en la nube y garantizar una sólida visibilidad y seguridad en entornos de producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos y DevOps de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar Apache Airflow para construir, automatizar y escalar flujos 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 API TaskFlow.
• Integrar Airflow con fuentes de datos, servicios en la nube y flujos de trabajo de ML.
• Gestionar flujos de ETL y garantizar la fiabilidad de los datos.
• Asegurar y escalar Airflow mediante executores, colas y Kubernetes.
• Aplicar principios de visibilidad y mejores prácticas para implementaciones en producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• 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, contáctenos para organizarla.