天津Apache Airflow培训

这种由讲师指导的 天津 现场培训（在线或现场）面向希望在云环境中部署 Apache Airflow、设置 CI/CD 管道以及实施强大的监控和日志记录实践的高级参与者。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 在云和容器化环境中部署 Apache Airflow。
• 设置 CI/CD 管道以自动执行 DAG 测试和部署。
• 集成监控和日志记录工具以增强系统可靠性。
• 优化 Airflow 配置的性能和可扩充性。
• 实施管理工作流和环境的安全最佳实践。

这种由讲师指导的 天津 现场培训（在线或现场）面向希望自动化和管理机器学习工作流程的中级参与者，包括使用 Apache Airflow 进行模型训练、验证和部署。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置 Apache Airflow 用于机器学习工作流编排。
• 自动执行数据预处理、模型训练和验证任务。
• 将 Airflow 与机器学习框架和工具整合。
• 使用自动化管道部署机器学习模型。
• 监控和优化生产中的机器学习工作流程。

这种由 讲师指导的 天津现场培训（在线或现场）面向希望在 Apache Airflow 中创建自定义运算符、感测器和外挂程式，并将它们与现有数据系统集成以实现高级自动化和监控的高级参与者。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 开发针对特定工作流程量身定制的自定义运算子、钩子和感测器。
• 设计和实施 Airflow 外挂程式以扩展功能。
• 将 Airflow 工作流与外部系统和服务整合。
• 使用高级调试工具优化和监控工作流程。
• 利用最佳实践来管理大规模 Airflow 部署。

这种讲师指导的现场培训在 天津（在线或现场）进行，面向希望优化工作流性能、处理复杂依赖关系以及针对大型数据集和企业用例扩展 Apache Airflow 部署的中级参与者。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 优化 Apache Airflow 工作流程以获得更好的性能和可靠性。
• 管理复杂的工作流程依赖关系并对其进行故障排除。
• 利用高级 Airflow 功能，包括自定义操作员和感测器。
• 扩展 Apache Airflow 以处理更大的数据集和分散式系统。
• 在 Airflow 环境中实施监控、日志记录和安全性的最佳实践。

这种由讲师指导的 天津现场培训（在线或现场）面向希望使用 Apache Airflow 构建和管理端到端数据管道的初级到中级参与者。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 安装并配置 Apache Airflow。
• 编写、安排和监控复杂的数据管道
• 管理许多 ETL（提取、提取、转换、载入）。
• 扩展和安全 Apache Airflow。