Workshop

Automating Your Data Pipelines with Apache Airflow

KX Building, BTS วงเวียนใหญ่
Sat, 15 - 16 Aug 2020, 02:30 - 10:00
7,450.00
บาท
14,900.00
บาท

โปรโมชั่นพิเศษ

พิเศษ! คอร์สใน Skooldio Labs ลด 50% สมัครได้เลย ไม่ต้องใส่โค้ดส่วนลด เหลือเพียง 7,450 บาท จากราคาปกติ 14,900 บาท

อ่านเพิ่มเติมว่า Skooldio Labs คืออะไร

รายละเอียด

หลายๆ องค์กรยังมีความยากลำบากในการนำข้อมูลที่มีอยู่ออกมาใช้งานได้จริง และยังขาดบุคลากรที่มีทักษะในการออกแบบและสร้าง Data Pipeline ขึ้นมา แบบ End-to-End เพื่อทำกระบวนการตั้งแต่จัดเตรียมข้อมูล ปรับให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม โหลดข้อมูลเข้า Data Lake หรือ Data Warehouse เพื่อนำไปวิเคราะห์ข้อมูล และประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจต่อไป

พบกับเวิร์คชอป 2 วันเต็ม ที่จะสอนให้คุณสร้าง End-to-End Data Pipeline โดยใช้ Apache Airflow ตั้งแต่อ่านข้อมูล ทำความสะอาด ปรับให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม สุดท้ายคือโหลดขึ้น Apache Hive บน Google Cloud Platform เพื่อนำไปวิเคราะห์ข้อมูลต่อ

เวิร์คชอปนี้เหมาะสำหรับ

  • วิศวกรข้อมูล (Data Engineer) ที่ต้องการเพิ่มทักษะการออกแบบและสร้าง Data Pipeline เพื่อจัดการข้อมูลขนาดใหญ่
  • นักพัฒนาซอฟต์แวร์ (Software Engineer) ที่สนใจสายงานด้าน Data Engineering
  • นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ที่สามารถเขียนโปรแกรมเบื้องต้นได้
  • คนที่อยู่ในอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับ Technology และอยากเปลี่ยนสายงานมาทำทางด้าน Data Engineering

หลังจากจบเวิร์คชอปนี้คุณจะสามารถ...

  • ออกแบบและพัฒนา Data Pipeline เพื่อจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ได้
  • ควบคุม ดูแลรักษา รวมไปถึงการหาสาเหตุและแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นที่ Data Pipeline ได้
  • ช่วยให้องค์กรให้นำข้อมูลไปใช้หรือไปต่อยอดได้ดีขึ้น

ความรู้พื้นฐานและการเตรียมตัว

  • มีความรู้พื้นฐานวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ หรือเทียบเท่า
  • มีความสนใจในการทำงานด้านข้อมูล และมีความรู้ความเข้าใจเบื้องต้นเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขนาดใหญ่ได้ (Big Data)
  • มีทักษะในการเขียนโปรแกรม ถ้าเคยเขียนโปรแกรมภาษา Python มาก่อนจะช่วยให้ติดตามเนื้อหาได้ง่ายขึ้น

ผู้สอน

ดร. กานต์ อุ่ยวิรัช (Data Craftsman และ Technical Consultant ที่ ODDS) | Skooldio Instructor
ดร. กานต์ อุ่ยวิรัช
Data Craftsman และ Technical Consultant ที่ ODDS

เนื้อหาในเวิร์คชอป

01
Components of a Data Platform
  • Data (Structured, Unstructured, and Streaming)
  • Data Lake (Landing, Cleaned, and Analytics Zones)
  • Data Pipeline
  • ETL/ELT Concepts
  • Building A Production-Grade Data Pipeline
  • Overview of Apache Airflow and How It Works
    • Why Airflow? Why not Cron?
    • Core Concepts: DAGs, Tasks, Operators, and Sensors
    • Real-World Use Cases
  • Environment Setup
    • Creating a Python Virtual Environment
    • Setting up Apache Airflow on Local Machine
  • Navigating the Apache Airflow UI
    • Monitoring DAG Statuses
    • Administrative Tasks
    • DAG Detail Screens
  • Airflow Metadata Database, Scheduler, and Executors
  • Airflow Hooks, and Connections
  • Running Apache Airflow on Docker
  • Introducing Google Cloud Platform (GCP) and Dataproc
  • Creating a Hadoop Cluster in Dataproc
  • Running and Playing with Hive on Dataproc
  • Ingesting Data
  • Transforming Data from One Form to Another
  • Loading Data into Apache Hive

ตารางเรียนรอบถัดไป

15
Aug
Sat, 15 - 16 Aug 2020, 02:30 - 10:00

Automating Your Data Pipelines with Apache Airflow

KX Building, BTS วงเวียนใหญ่
7,450.00
บาท
14,900.00
บาท

แผนที่และการเดินทาง

คำถามที่พบบ่อย

Q:
ต้องการซื้อเวิร์คชอปในนามบริษัท
A:

หากต้องการสมัครในนามบริษัทหรือต้องการเอกสารเพิ่มเติม (ใบเสนอราคา, รายละเอียดหลักสูตร, เอกสารประกอบการชำระเงินอื่นๆ)

สามารถติดต่อเราได้ที่ hello@skooldio.com โดยส่งรายละเอียดดังต่อไปนี้

  • ชื่อบริษัท, ที่อยู่บริษัท, เลขประจำตัวผู้เสียภาษี
  • จำนวนผู้เรียน ชื่อ, อีเมล, เบอร์ติดต่อ ของแต่ละท่าน
A:

กรณีแจ้งยกเลิกการเข้าร่วมอบรม

  • หากแจ้งยกเลิกก่อนวันอบรมอย่างน้อย 14 วัน จะได้รับเงินคืนเต็มจำนวน
  • หากแจ้งยกเลิกก่อนวันอบรมอย่างน้อย 7 วัน จะได้รับเงินคืน 50%
  • หากแจ้งยกเลิกก่อนวันอบรมน้อยกว่า 7 วัน บริษัทขอสงวนสิทธิ์ในการคืนเงิน
A:

ผู้เข้าอบรมทุกท่านจะได้รับอีเมลแจ้งการเตรียมตัว ก่อนวันอบรมประมาณ 5-7 วัน

ในวันอบรมผู้เรียนทุกท่านจะได้รับ

  • อาหารกลางวัน 1 มื้อ, อาหารว่าง
  • เอกสารประกอบการเรียนต่างๆ
  • หนังสือและเอกสารสรุปเนื้อหาหลักสูตร
  • ใบกำกับภาษีในกรณีสมัครในนามบริษัท

สอบถามเพิ่มเติม