Formação presencial ou online, conduzida por instrutores, em cursos ao vivo de Apache Airflow. Demonstramos, através de exercícios práticos interativos, como utilizar o Apache Airflow para construir e gerir pipelines de dados de ponta a ponta.
A formação em Apache Airflow está disponível como "formação ao vivo online" ou "formação ao vivo presencial". A formação ao vivo online (também conhecida como "formação ao vivo remota") é realizada através de um desktop remoto interativo. A formação ao vivo presencial pode ser realizada localmente nas instalações do cliente em Gaia ou nos centros de formação corporativa da NobleProg em Gaia.
NobleProg -- O seu fornecedor local de formação
Holiday Inn Porto - Gaia
220, Rua Diogo Macedo, 220, Vila Nova de Gaia 4400-107 , Gaia, Portugal
Do Porto de Metro
Se vier do centro do Porto:
Apanhe a Linha D do Metro (linha amarela) em direção a Vila d’Este.
Saia na estação João de Deus.
A partir de João de Deus, caminhe cerca de 13 minutos até: Rua Diogo Macedo 220, 4400-107 Vila Nova de Gaia.
Da Estação de Comboios de Vila Nova de Gaia
Se por “estação de comboios local” se refere à Vila Nova de Gaia-Devesas:
A morada fica a aproximadamente 12 minutos a pé da estação Vila Nova de Gaia-Devesas, de acordo com as informações sobre a localização do alojamento.
Pode, portanto, ir diretamente a pé até ao alojamento, sem necessidade de apanhar o metro.
Esta formação presencial, conduzida por um instrutor em Gaia (online ou em local físico), destina-se a participantes avançados que pretendem implementar o Apache Airflow em ambientes de cloud, configurar pipelines de CI/CD e adotar práticas sólidas de monitorização e registo de eventos (logging).
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Implementar o Apache Airflow em ambientes de cloud e containerizados.
Configurar pipelines de CI/CD para automatizar o teste e a publicação de DAGs.
Integrar ferramentas de monitorização e registo de eventos para melhorar a fiabilidade do sistema.
Otimizar as configurações do Airflow para garantir desempenho e escalabilidade.
Implementar as melhores práticas de segurança para a gestão de fluxos de trabalho e ambientes.
Esta formação ao vivo, conduzida por instrutores, em Gaia (online ou presencial), destina-se a participantes de nível intermédio que desejam automatizar e gerir fluxos de trabalho de machine learning, incluindo o treino, a validação e a implementação de modelos, utilizando o Apache Airflow.
Ao fim desta formação, os participantes serão capazes de:
Configurar o Apache Airflow para a orquestração de fluxos de trabalho de machine learning.
Automatizar tarefas de pré-processamento de dados, treino de modelos e validação.
Integrar o Airflow com frameworks e ferramentas de machine learning.
Implementar modelos de machine learning através de pipelines automatizados.
Monitorizar e otimizar fluxos de trabalho de machine learning em ambiente de produção.
Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Gaia (online ou presencial), destina-se a participantes de nível avançado que pretendam criar operadores, sensores e plugins personalizados no Apache Airflow e integrá-los com sistemas de dados existentes para automatização e monitorização avançadas.
Ao concluir esta formação, os participantes serão capazes de:
Desenvolver operadores, hooks e sensores personalizados adaptados a fluxos de trabalho específicos.
Projetar e implementar plugins do Airflow para扩展ir a funcionalidade.
Integrar fluxos de trabalho do Airflow com sistemas e serviços externos.
Otimizar e monitorizar fluxos de trabalho utilizando ferramentas de depuração avançadas.
Aproveitar as melhores práticas para gerir implementações de Airflow em larga escala.
Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Gaia (online ou presencial), destina-se a participantes de nível intermédio que pretendem otimizar o desempenho dos workflows, gerir dependências complexas e escalar as implementações do Apache Airflow para conjuntos de dados maiores e casos de uso empresarial.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Otimizar workflows do Apache Airflow para melhorar o desempenho e a fiabilidade.
Gerir e solucionar problemas de dependências complexas em workflows.
Aproveitar funcionalidades avançadas do Airflow, incluindo operadores e sensores personalizados.
Escalar o Apache Airflow para lidar com maiores conjuntos de dados e sistemas distribuídos.
Implementar as melhores práticas de monitorização, registo de eventos e segurança em ambientes Airflow.
Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Gaia, cobre o Apache Airflow 2.x para a construção, automação e escalonamento de pipelines de dados. Os participantes aprenderão a criar DAGs, integrar serviços em nuvem e implementar observabilidade, segurança e escalonamento baseado em Kubernetes para ambientes de produção robustos.
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Última Atualização:
Testemunhos de Clientes (1)
O instrutor adaptou o treinamento ao nível dos participantes e respondeu a todas as perguntas. Ele foi muito comunicativo, e foi fácil interagir com ele. Achei o formato do treinamento excelente, que incluiu muitos exercícios práticos. No geral, foi uma sessão muito envolvente e bem organizada.
Jacek Chlopik - ZAKLAD UBEZPIECZEN SPOLECZNYCH
Curso - Apache Airflow: Building and Managing Data Pipelines
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