中級 Apache Airflow: ワークフローの最適化とスケーリング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、クラウド環境でApache Airflowを展開し、CI/CDパイプラインを設定し、堅牢な監視とログ記録の実践を実装したい上級レベルの参加者向けです。

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：

• クラウドおよびコンテナ化された環境でApache Airflowを展開する。
• CI/CDパイプラインを使用してDAGのテストとデプロイメントを自動化する。
• 監視とログ記録ツールを統合してシステムの信頼性を向上させる。
• Airflowの設定を最適化してパフォーマンスとスケーラビリティを向上させる。
• ワークフローと環境の管理におけるセキュリティベストプラクティスを実装する。

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。