Türkiye Merkezli Apache Airflow Eğitimleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Apache Airflow'ı bulut ortamlarına dağıtmak, CI/CD işlem hatları kurmak ve sağlam izleme ve günlük kaydı uygulamaları uygulamak isteyen ileri düzey katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Apache Airflow'ı bulut ve konteynerleştirilmiş ortamlara dağıtmak.
• DAG testini ve dağıtımını otomatikleştirmek için CI/CD işlem hatları kurmak.
• Sistem güvenilirliğini artırmak için izleme ve günlük kaydı araçlarını entegre etmek.
• Performans ve ölçeklenebilirlik için Airflow yapılandırmalarını optimize etmek.
• İş akışlarını ve ortamları yönetmek için güvenlik en iyi uygulamalarını uygulamak.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye'ta (online veya yerinde) hedeflenen, Apache Airflow kullanarak makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirmeyi ve yönetmeyi isteyen orta düzeydeki katılımcılardır. Bu eğitim, model eğitimi, doğrulama ve dağıtım dahil olmak üzere makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirmeye odaklanmaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu konuları yapabilecek duruma gelecektir:

• Makine öğrenimi iş akışı orchestration için Apache Airflow'u kurma.
• Veri ön işleme, model eğitimi ve doğrulama görevlerini otomatikleştirme.
• Airflow'ü makine öğrenimi çerçeveleri ve araçlarıyla tümleştirme.
• Otomatik pipelines kullanarak makine öğrenimi modellerini dağıtım.
• Üretimdeki makine öğrenimi iş akışlarını izleme ve iyileştirme.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), özel operatörler, sensörler ve Apache Airflow içinde eklentiler oluşturmak ve bunları gelişmiş otomasyon ve izleme için mevcut veri sistemleriyle entegre etmek isteyen ileri düzey katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Belirli iş akışlarına göre özel operatörler, kancalar ve sensörler geliştirme.
• İşlevselliği genişletmek için Airflow eklentileri tasarlama ve uygulama.
• Airflow iş akışlarını harici sistemler ve hizmetlerle entegre etme.
• Gelişmiş hata ayıklama araçlarını kullanarak iş akışlarını optimize etme ve izleme.
• Büyük ölçekli Airflow dağıtımlarını yönetmek için en iyi uygulamalardan yararlanma.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde) orta seviyedeki katılımcılara yöneliktir. Amaçları, iş akışı performansını optimize etmek, karmaşık bağımlılıkları yönetmek ve daha büyük veri kümeleri ve kurumsal kullanım durumları için Apache Airflow dağıtımlarını ölçeklendirmektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Daha iyi performans ve güvenilirlik için Apache Airflow iş akışlarını optimize etmek.
• Karmaşık iş akışı bağımlılıklarını yönetmek ve sorun gidermek.
• Özel operatörler ve sensörler de dahil olmak üzere gelişmiş Airflow özelliklerini kullanmak.
• Daha büyük veri kümelerini ve dağıtılmış sistemleri işlemek için Apache Airflow'yi ölçeklendirmek.
• Airflow ortamlarında izleme, günlük kaydı ve güvenlik için en iyi uygulamaları uygulamak.

Apache Airflow, iş akışlarını yazmak, zamanlamak ve izlemek için bir açık kaynaklı platformdur. Airflow 2.x ile, kuruluşlar ölçeklendirilebilir veri hattı senaryolarını yönetebilir, bulut hizmetleriyle entegrasyon sağlayabilir ve üretim ortamlarında sağlam gözleme ve güvenlik güvencesini alabilir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), başlangıç düzeyinden ileri seviye veri ve DevOps uzmanları için tasarlanmıştır. Katılımcılar Apache Airflow'u kullanarak, uçtan uca veri hattlarını inşa etme, otomasyon sağlama ve ölçeklendirme becerilerini geliştirebilirler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:

• Farklı ortamlarda Apache Airflow'u yüklemeyi ve yapılandırmayı öğrenecekler.
• TaskFlow API kullanarak DAG'leri yazmayı, zamanlamayı ve izlemeyi öğrenecekler.
• Airflow'u veri kaynaklarıyla, bulut hizmetleriyle ve makine öğrenimi iş akışlarıyla entegre etmeyi öğrenecekler.
• ETL hattlarını yönetmeyi ve veri güvenilirliğini sağlamayı öğrenecekler.
• Executör'leri, kuyukları ve Kubernetes'i kullanarak Airflow'u güvence altına almayı ve ölçeklendirmeyi öğrenecekler.
• Üretim dağıtımları için gözlem ve en iyi uygulamaları uygulamayı öğrenecekler.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çeşitli alıştırmalar ve uygulamalar.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneme.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için bizimle iletişime geçin.