Apache Airflow Intermedio: Optimización y Escalado de Flujos de Trabajo

Esta formación en vivo con instrucción en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado que deseen crear operadores, sensores y complementos personalizados 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 (conectores) y sensores personalizados adaptados a flujos de trabajo específicos.
• Diseñar e implementar complementos de Airflow para extender su funcionalidad.
• Integrar los flujos de trabajo de Airflow con sistemas y servicios externos.
• Optimizar y monitorizar flujos de trabajo mediante herramientas avanzadas de depuración.
• Aplicar las mejores prácticas para gestionar despliegues de Airflow a gran escala.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (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 sólidas de monitoreo y registro.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar Apache Airflow en entornos cloud y contenedores.
• Configurar pipelines de CI/CD para automatizar las pruebas e implementación de DAGs.
• Integrar herramientas de monitoreo y registro para mejorar la fiabilidad del sistema.
• Optimizar las configuraciones de Airflow en términos de rendimiento y escalabilidad.
• Aplicar buenas prácticas de seguridad para la gestión de flujos de trabajo y entornos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está orientada a participantes de nivel intermedio que deseen automatizar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo entrenamiento de modelos, validación y despliegue 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 de modelos y validación.
• 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.

Apache Airflow es una plataforma de código abierto para autorar, programar y monitorear flujos de trabajo. Con Airflow 2.x, las organizaciones pueden orquestar tuberías de datos a gran escala, integrarse con servicios en la nube y garantizar una observabilidad y seguridad robustas 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 a intermedio que deseen utilizar Apache Airflow para construir, automatizar y escalar tuberías de datos de extremo a extremo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Apache Airflow en diferentes entornos.
• Autorar, programar y monitorear DAG utilizando la API TaskFlow.
• Integrar Airflow con fuentes de datos, servicios en la nube y flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML).
• Gestionar tuberías ETL y garantizar la confiabilidad de los datos.
• Asegurar y escalar Airflow utilizando ejecutores, colas y Kubernetes.
• Aplicar prácticas observables y recomendaciones para implementaciones en producción.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchos 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.