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Apache Airflow 고급 활용법

21 시간

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 클라우드 환경에 Apache Airflow를 배포하고 CI/CD 파이프라인을 설정하고 강력한 모니터링 및 로깅 관행을 구현하려는 고급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

  • Apache Airflow를 클라우드 및 컨테이너화된 환경에 배포합니다.
  • DAG 테스트와 배포를 자동화하기 위해 CI/CD 파이프라인을 설정합니다.
  • 모니터링 및 로깅 도구를 통합하여 시스템 안정성을 강화합니다.
  • 성능과 확장성을 위해 Airflow 구성을 최적화합니다.
  • 워크플로 및 환경 관리를 위한 보안 모범 사례를 구현합니다.
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Apache Airflow를 활용한 Machine Learning 자동화

21 시간

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행하는 실시간 교육과정으로, 중간 수준의 참여자들을 대상으로 합니다. 이 과정은 Apache Airflow를 사용하여 머신러닝 워크플로우를 자동화하고 관리하는 데 중점을 둡니다. 모델 학습, 검증, 그리고 배포가 포함됩니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

  • 머신러닝 워크플로우 오케스트레이션을 위해 Apache Airflow를 설정합니다.
  • 데이터 전처리, 모델 학습, 그리고 검증 작업을 자동화합니다.
  • Airflow를 머신러닝 프레임워크와 도구에 통합합니다.
  • 자동화된 파이프라인을 사용하여 머신러닝 모델을 배포합니다.
  • 생산 환경에서 머신러닝 워크플로우를 모니터링하고 최적화합니다.
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고급 Apache Airflow: 사용자 정의 연산자와 플러그인

21 시간

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Apache Airflow에서 사용자 정의 운영자, 센서 및 플러그인을 만들고 이를 기존 데이터 시스템과 통합하여 고급 자동화 및 모니터링을 원하는 고급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 특정 워크플로에 맞춰 맞춤형 연산자, 후크 및 센서를 개발합니다.
  • Airflow 플러그인을 설계하고 구현하여 기능을 확장합니다.
  • Airflow 워크플로를 외부 시스템 및 서비스와 통합합니다.
  • 고급 디버깅 도구를 사용하여 워크플로를 최적화하고 모니터링합니다.
  • 대규모 Airflow 배포를 관리하기 위한 모범 사례를 활용합니다.
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중급 Apache Airflow: 워크플로우 최적화 및 확장

 21 시간

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 워크플로 성능을 최적화하고 복잡한 종속성을 처리하며 대규모 데이터 세트와 엔터프라이즈 사용 사례에 대한 Apache Airflow 배포를 확장하려는 중급 수준 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 더 나은 성능과 안정성을 위해 Apache Airflow 워크플로를 최적화하세요.
  • 복잡한 워크플로 종속성을 관리하고 문제를 해결합니다.
  • 사용자 정의 연산자와 센서를 포함한 고급 Airflow 기능을 활용하세요.
  • 대규모 데이터 세트와 분산 시스템을 처리하기 위한 규모Apache Airflow.
  • Airflow 환경에서 모니터링, 로깅 및 보안을 위한 모범 사례를 구현합니다.
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아파치 에어플로우: 데이터 파이프라인 구축 및 관리

 21 시간

Apache Airflow는 워크플로우 작성을, 일정 조정 및 모니터링하는 오픈 소스 플랫폼입니다. Airflow 2.x를 사용하면 조직이 데이터 파이프라인을 대규모로 조정할 수 있으며, 클라우드 서비스와 통합하고, 생산 환경에서 견고한 가시성과 보안을 보장할 수 있습니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 진행하며, Apache Airflow를 사용하여 데이터 파이프라인을 구축, 자동화하고 확장하는 것을 목표로 하는 초급에서 중급 수준의 데이터 및 DevOps 전문가를 대상으로 합니다.

이 강의를 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

  • 다양한 환경에서 Apache Airflow를 설치하고 구성합니다.
  • TaskFlow API를 사용하여 DAG를 작성, 일정 조정 및 모니터링합니다.
  • Airflow를 데이터 소스, 클라우드 서비스 및 ML 워크플로우와 통합합니다.
  • ETL 파이프라인을 관리하고 데이터 신뢰성을 보장합니다.
  • Airflow를 실행자, 큐 및 Kubernetes를 사용하여 보안 및 확장합니다.
  • 생산 배포에 대한 가시성과 최선의 관행을 적용합니다.

강의 형식

  • 상호작용적인 강의 및 토론
  • 많은 연습과 실습
  • 라이브 랩 환경에서 직접 구현

강의 맞춤화 옵션

  • 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면, 연락하여 조치를 취하십시오.
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최근 업데이트:

회원 평가(1)

The instructor adapted the training to the participants’ level and responded to all questions. He was very communicative, and it was easy to interact with him. I really appreciated the format of the training, which included many practical exercises. Overall, it was a very engaging and well-organized session.

Jacek Chlopik - ZAKLAD UBEZPIECZEN SPOLECZNYCH

코스 - Apache Airflow: Building and Managing Data Pipelines

예정된 코스

Apache Airflow를 활용한 Machine Learning 자동화

2026-01-05 10:00
21 시간
Seoul - Gran Seoul
₩ 7500000 ((온라인))
₩ 15000000 (강의실)

Apache Airflow를 활용한 Machine Learning 자동화

2026-01-19 10:00
21 시간
Seoul Center 1
₩ 7500000 ((온라인))
₩ 15000000 (강의실)

아파치 에어플로우: 데이터 파이프라인 구축 및 관리

2026-02-02 10:00
21 시간
Jungang-Dong Center
₩ 7500000 ((온라인))
₩ 15000000 (강의실)

중급 Apache Airflow: 워크플로우 최적화 및 확장

2026-02-16 10:00
21 시간
Seoul - Gran Seoul
₩ 7500000 ((온라인))
₩ 15000000 (강의실)

아파치 에어플로우: 데이터 파이프라인 구축 및 관리

2026-03-02 10:00
21 시간
Seoul Center 1
₩ 7500000 ((온라인))
₩ 15000000 (강의실)

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컨설팅

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