Apache Airflowを活用したDevOpsの習得のトレーニングコース

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、高度なレベルの参加者向けに、Apache Airflow でカスタムオペレータ、センサー、およびプラグインを作成し、既存のデータシステムと統合して高度な自動化と監視を行う方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります:

• 特定のワークフローに合わせたカスタムオペレータ、フック、およびセンサーを開発する。
• 機能を拡張する Airflow プラグインを設計し実装する。
• Airflow のワークフローを外部システムやサービスと統合する。
• 高度なデバッグツールを使用してワークフローを最適化および監視する。
• 大規模な Airflow デプロイメントの管理に関するベストプラクティスを活用する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの参加者向けに設計されており、機械学習ワークフローの自動化と管理、モデル訓練、検証、展開を Apache Airflow を使用して行うことを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• 機械学習ワークフローのオーケストレーションのために Apache Airflow を設定する。
• データ前処理、モデル訓練、検証タスクを自動化する。
• 機械学習フレームワークやツールと Airflow を統合する。
• 自動パイプラインを使用して機械学習モデルを展開する。
• 生産環境での機械学習ワークフローの監視と最適化を行う。

Apache Airflowは、ワークフローの作成、スケジューリング、監視のために設計されたオープンソースプラットフォームです。Airflow 2.xを使用することで、組織は大規模なデータパイプラインをオーケストレーションし、クラウドサービスと連携させ、本番環境での堅牢性とセキュリティを確保することができます。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者から中級レベルまでのデータおよびDevOpsプロフェッショナル向けに設計されています。Apache Airflowを使用して、エンドツーエンドのデータパイプラインを構築、自動化、スケールアップすることを目指しています。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことが Able to できます：

• 異なる環境でApache Airflowをインストールおよび設定する。
• TaskFlow APIを使用してDAGを作成、スケジューリング、監視する。
• データソース、クラウドサービス、MLワークフローとAirflowを統合する。
• ETLパイプラインを管理し、データの信頼性を確保する。
• Executor、キュー、Kubernetesを使用してAirflowをセキュリティ保護およびスケールアップする。
• 本番デプロイメント向けの監視とベストプラクティスを適用する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級レベルの参加者を対象に、ワークフローのパフォーマンスを最適化し、複雑な依存関係を管理し、大規模なデータセットや企業向けユースケースに対応するための Apache Airflow の展開をスケールアップする方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• Apache Airflow のワークフローをより良いパフォーマンスと信頼性で最適化する
• 複雑なワークフローアイテムの依存関係を管理し、トラブルシューティングを行う
• カスタムオペレータやセンサーなどの高度な Airflow 機能を利用する
• 大規模なデータセットと分散システムを処理するための Apache Airflow をスケールアップする
• Airflow 環境における監視、ログ記録、セキュリティに関するベストプラクティスを実装する