Mastering Apache Airflow for DevOps Training Course

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peserta tingkat lanjut yang ingin membuat operator, sensor, dan plugin khusus di Apache Airflow, dan mengintegrasikannya dengan sistem data yang ada untuk otomatisasi dan pemantauan tingkat lanjut.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengembangkan operator, kait, dan sensor khusus yang disesuaikan dengan alur kerja tertentu.
• Merancang dan menerapkan plugin Airflow untuk memperluas fungsionalitas.
• Integrasikan alur kerja Airflow dengan sistem dan layanan eksternal.
• Optimalkan dan pantau alur kerja menggunakan alat debugging tingkat lanjut.
• Memanfaatkan praktik terbaik untuk mengelola penerapan Airflow berskala besar.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peserta tingkat menengah yang ingin mengotomatiskan dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin, termasuk pelatihan model, validasi, dan penerapan menggunakan Apache Airflow.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan Apache Airflow untuk orkestrasi alur kerja pembelajaran mesin.
• Otomatisasi praproses data, pelatihan model, dan tugas validasi.
• Integrasikan Airflow dengan kerangka kerja dan alat pembelajaran mesin.
• Terapkan model pembelajaran mesin menggunakan jalur otomatis.
• Pantau dan optimalkan alur kerja pembelajaran mesin dalam produksi.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peserta tingkat pemula hingga menengah yang ingin menggunakan Apache Airflow untuk membangun dan mengelola jalur data ujung ke ujung.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan Apache Airflow.
• Penulis, jadwalkan, dan pantau alur data yang kompleks
• Kelola banyak ETL (Ekstrak, Ekstrak, Transformasi, Muat).
• Skala dan aman Apache Airflow.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur dalam Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peserta tingkat menengah yang ingin mengoptimalkan kinerja alur kerja, menangani dependensi yang kompleks, dan meningkatkan skala Apache Airflow penerapan untuk kumpulan data yang lebih besar dan kasus penggunaan perusahaan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Optimalkan alur kerja Apache Airflow untuk kinerja dan keandalan yang lebih baik.
• Mengelola dan mengatasi masalah ketergantungan alur kerja yang rumit.
• Memanfaatkan fitur Airflow yang canggih, termasuk operator dan sensor khusus.
• Skala Apache Airflow untuk menangani set data yang lebih besar dan sistem terdistribusi.
• Terapkan praktik terbaik untuk pemantauan, pencatatan, dan keamanan di lingkungan Airflow.