Apache Airflow Trainingen in Nederland

Deze door een instructeur geleide training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor deelnemers met gevorderde kennis die Apache Airflow willen implementeren in cloudomgevingen, CI/CD-pijplijnen willen instellen en robuuste monitoring- en loggingprocedures willen toepassen.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers onder andere in staat zijn om:

• Apache Airflow te implementeren in cloud- en containergebaseerde omgevingen.
• CI/CD-pijplijnen op te zetten voor geautomatiseerd testen en uitrollen van DAG’s.
• Monitoring- en loggingtools te integreren om de betrouwbaarheid van het systeem te verbeteren.
• Airflow-configuraties te optimaliseren voor prestaties en schaalbaarheid.
• Beveiligingsrichtlijnen toe te passen bij het beheren van workflows en omgevingen.

Deze door een instructeur geleide, live-training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor deelnemers met een gemiddelde voorkennis die hun machine learning-workflows willen automatiseren en beheren – inclusief het trainen, valideren en implementeren van modellen via Apache Airflow.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• Apache Airflow instellen voor het beheer van machine learning-workflows.
• Data-voorbereidings-, modeltrainings- en validatietaken automatiseren.
• Airflow integreren met machine learning-frameworks en -tools.
• Machine learning-modellen implementeren via geautomatiseerde pipelines.
• De werking van machine learning-workflows in productie monitoren en optimaliseren.

Deze door een instructeur geleide, live-training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor deelnemers met gevorderde kennis die zelf aangepaste operators, sensoren en plugins voor Apache Airflow willen maken. Zij leren hoe deze te verbinden aan bestaande datasysteeminfrastructuur ten behoeve van geavanceerde automatisering en monitoring.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• Aangepaste operators, hooks en sensoren te ontwikkelen die specifiek aansluiten bij bepaalde workflows;
• Plugins voor Airflow te ontwerpen en implementeren ter verbetering van de functionaliteit;
• Airflow-workflows te integreren met externe systemen en services;
• Workflows te optimaliseren en in de gaten te houden door middel van geavanceerde debug-hulpmiddelen;
• De best practices toe te passen bij het beheren van grootschalige Airflow-implementaties.

Deze door een instructeur geleide, interactieve training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor deelnemers met al wat ervaring die hun workflowprestaties willen verbeteren, complexe afhankelijkheden effectief willen beheren en Apache Airflow willen opschalen voor grotere datasets en enterprise-toepassingen.

Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om:

• Apache Airflow-workflows te optimaliseren zodat ze beter presteren en betrouwbaarder worden.
• Complexe afhankelijkheden tussen taken te beheren en eventuele problemen op te lossen.
• Gebruik te maken van geavanceerde Airflow-functies, zoals aangepaste operators en sensoren.
• Apache Airflow te schalen zodat het grotere datasets en gedistribueerde systemen kan verwerken.
• Beste praktijken toe te passen op het monitoren, loggen en beveiligen van Airflow-omgevingen.

Apache Airflow is een open-sourceplatform voor het maken, plannen en monitoren van workflows. Met Airflow 2.x kunnen organisaties data-pipelines op grote schaal automatiseren, ze integreren met cloud-diensten en tegelijkertijd zorgen voor goede observability en beveiliging in productieomgevingen.

Deze praktijkgerichte training wordt geleid door een instructeur (zowel online als op locatie) en richt zich op data- en DevOps-professionals met basis- tot gemiddelde kennis, die Apache Airflow willen gebruiken om end-to-end data-pipelines te ontwikkelen, automatiseren en opschalen.

Na afronding van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot het volgende:

• Apache Airflow installeren en configureren in verschillende omgevingen.
• DAG’s maken, plannen en monitoren met behulp van de TaskFlow API.
• Airflow integreren met data-bronnen, cloud-diensten en machine learning-workflows.
• ETL-pipelines beheren en de betrouwbaarheid van data waarborgen.
• Airflow beveiligen en opschalen door middel van executors, wachtrijen en Kubernetes.
• Best practices toepassen voor observability en productie-implementaties.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussie.
• Talrijke oefeningen en praktijkopdrachten.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden voor cursusaanpassing

• Indien u een op maat gemaakte training wenst, kunt u contact met ons opnemen om de details af te spreken.