Cursos de Apache Airflow en Quito

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado que deseen desplegar Apache Airflow en entornos cloud, configurar pipelines CI/CD y aplicar prácticas sólidas de monitoreo y registro (logging).

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Desplegar Apache Airflow en entornos cloud y contenedorizados.
• Configurar pipelines CI/CD para automatizar las pruebas y el despliegue de DAGs.
• Integrar herramientas de monitoreo y logging para mejorar la fiabilidad del sistema.
• Optimizar las configuraciones de Airflow para obtener mejor rendimiento y escalabilidad.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad para gestionar flujos de trabajo y entornos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial), está dirigida a participantes con 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.
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático en producción.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado que desean crear operadores personalizados, sensores y plugins en Apache Airflow, e integrarlos con sistemas de datos existentes para lograr una automatización y monitoreo avanzados.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar operadores, conectores (hooks) y sensores personalizados adaptados a flujos de trabajo específicos.
• Diseñar e implementar plugins de Airflow para extender su funcionalidad.
• Integrar los flujos de trabajo de Airflow con sistemas y servicios externos.
• Optimizar y monitorear flujos de trabajo utilizando herramientas avanzadas de depuración.
• Aprovechar las mejores prácticas para gestionar despliegues de Airflow a gran escala.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen optimizar el rendimiento de sus 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 final de esta formación, los participantes podrán:

• Optimizar los flujos de trabajo de Apache Airflow para lograr un mejor rendimiento y confiabilidad.
• Gestionar y resolver problemas en las dependencias complejas de los flujos de trabajo.
• Aprovechar las funciones avanzadas de Airflow, incluidos operadores y sensores personalizados.
• Escalar Apache Airflow para manejar conjuntos de datos más grandes y sistemas distribuidos.
• Implementar mejores prácticas para la supervisión, el registro y la seguridad en entornos de Airflow.

Apache Airflow es una plataforma de código abierto para crear, programar y supervisar flujos de trabajo. Con la versión 2.x de Airflow, las organizaciones pueden orquestar canales de datos a gran escala, integrarse con servicios en la nube y garantizar una observabilidad robusta y seguridad en entornos de producción.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos y DevOps de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Apache Airflow para construir, automatizar y escalar canales de datos integrales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Apache Airflow en diferentes entornos.
• Crear, programar y supervisar DAGs utilizando la API TaskFlow.
• Integrar Airflow con fuentes de datos, servicios en la nube y flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML).
• Gestionar canales ETL y garantizar la fiabilidad de los datos.
• Asegurar y escalar Airflow mediante 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 tiempo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para organizarla.