中級Apache Airflow：優化與擴展工作流培訓

這種由 講師指導的 香港現場培訓（在線或現場）面向希望在 Apache Airflow 中創建自定義運算符、感測器和外掛程式，並將它們與現有數據系統集成以實現高級自動化和監控的高級參與者。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 開發針對特定工作流程量身定製的自定義運算子、鉤子和感測器。
• 設計和實施 Airflow 外掛程式以擴展功能。
• 將 Airflow 工作流與外部系統和服務整合。
• 使用高級調試工具優化和監控工作流程。
• 利用最佳實踐來管理大規模 Airflow 部署。

這種由講師指導的 香港 現場培訓（在線或現場）面向希望在雲環境中部署 Apache Airflow、設置 CI/CD 管道以及實施強大的監控和日誌記錄實踐的高級參與者。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 在雲和容器化環境中部署 Apache Airflow。
• 設置 CI/CD 管道以自動執行 DAG 測試和部署。
• 集成監控和日誌記錄工具以增強系統可靠性。
• 優化 Airflow 配置的性能和可擴充性。
• 實施管理工作流和環境的安全最佳實踐。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級參與者，旨在幫助他們使用Apache Airflow自動化和管理機器學習工作流，包括模型訓練、驗證和部署。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設置Apache Airflow以進行機器學習工作流編排。
• 自動化數據預處理、模型訓練和驗證任務。
• 將Airflow與機器學習框架和工具集成。
• 使用自動化管道部署機器學習模型。
• 監控和優化生產中的機器學習工作流。

Apache Airflow 是一個開源平臺，用於編寫、調度和監控工作流。通過 Airflow 2.x，企業可以大規模編排數據管道，與雲服務集成，並確保生產環境中的可觀測性和安全性。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向初級到中級的數據和 DevOps 專業人士，他們希望使用 Apache Airflow 構建、自動化並擴展端到端的數據管道。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在不同環境中安裝和配置 Apache Airflow。
• 使用 TaskFlow API 編寫、調度和監控 DAG。
• 將 Airflow 與數據源、雲服務和機器學習工作流集成。
• 管理 ETL 管道並確保數據可靠性。
• 使用執行器、隊列和 Kubernetes 來確保 Airflow 的安全性和可擴展性。
• 在生產部署中應用可觀測性和最佳實踐。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗室環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。