Apache Airflow Eğitimi

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), 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 liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), makine öğrenimi iş akışlarını (model eğitimi, doğrulama ve dağıtım dahil) otomatikleştirmek ve yönetmek isteyen orta seviyedeki katılımcılara yöneliktir ve Apache Airflow kullanılarak gerçekleştirilir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Makine öğrenimi iş akışı düzenlemesi için Apache Airflow'i ayarlamak.
• Veri ön işleme, model eğitimi ve doğrulama görevlerini otomatikleştirmek.
• Airflow'u makine öğrenimi çerçeveleri ve araçlarıyla entegre etmek.
• Otomatikleştirilmiş işlem hatları kullanarak makine öğrenimi modellerini dağıtmak.
• Üretim ortamında makine öğrenimi iş akışlarını izlemek ve optimize etmek.

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.