Apache Airflow Intermedio: Optimización y Escalado de Flujos de Trabajo

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o en las instalaciones) está dirigida a participantes de nivel avanzado que deseen crear operadores, sensores y complementos personalizados en Apache Airflow, e integrarlos con los sistemas de datos existentes para lograr una automatización y monitoreo avanzados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Desarrollar operadores, hooks y sensores personalizados adaptados a flujos de trabajo específicos.
• Diseñar e implementar complementos de Airflow para ampliar la funcionalidad.
• Integrar flujos de trabajo de Airflow con sistemas y servicios externos.
• Optimizar y monitorear flujos de trabajo utilizando herramientas avanzadas de depuración.
• Aplicar las mejores prácticas para la gestión de implementaciones de Airflow a gran escala.

Esta formación en vivo con instrucción en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado que deseen implementar Apache Airflow en entornos de nube, configurar pipelines de CI/CD y adoptar prácticas sólidas de monitoreo y registro de eventos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo el entrenamiento de modelos, validación y despliegue utilizando Apache Airflow.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
• Automatizar tareas de preprocesamiento de datos, entrenamiento de modelos y validación.
• Integrar Airflow con frameworks y herramientas de aprendizaje automático.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático mediante pipelines automatizados.
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Apache Airflow es una plataforma de código abierto para la autoría, programación y supervisión de flujos de trabajo. Con Airflow 2.x, las organizaciones pueden orquestar flujos de datos a escala, integrarse con servicios en la nube y garantizar una observabilidad y seguridad sólidas en entornos de producción.

Esta formación en vivo y dirigida 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 flujos de datos de extremo a extremo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Apache Airflow en diferentes entornos.
• Autorar, programar y supervisar DAGs utilizando la TaskFlow API.
• Integrar Airflow con fuentes de datos, servicios en la nube y flujos de trabajo de ML.
• Gestionar flujos de trabajo ETL y garantizar la fiabilidad de los datos.
• Asegurar y escalar Airflow mediante executores, colas y Kubernetes.
• Aplicar principios de observabilidad y mejores prácticas para despliegues en producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas 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 organizarlo.