Организация конвейера данных с Airflow

По мере роста систем данных, ручное выполнение сценариев и управление зависимостями становится невозможным. Этот курс научит вас автоматизировать, контролировать и устранять неполадки в конвейере данных с помощью Airflow, отраслевого стандарта для организации рабочих процессов.\n\nВы перейдете от написания хрупких сценариев к проектированию устойчивых, самовосстанавливающихся конвейеров данных. Изучая реальные модели, вы поймете, как координировать сложные перемещения данных, грамотно обрабатывать сбои и поддерживать полную видимость вашей инфраструктуры данных.\n\nЧто вы узнаете:\n- Понимание основных концепций оркестрации, направленных ациклических графов (DAG) и базовой архитектуры Airflow.\n- Написать чистый и Создание и обслуживание конвейеров с использованием современного TaskFlow API и стандартных операторов.\n- Управление зависимостями задач, расписаниями выполнения и политикой наверстывания для надежной доставки данных.\n - Реализация надежных механизмов обработки ошибок, повторных попыток и оповещений для обеспечения бесперебойной работы конвейера.\n Выявление ошибок конфигурации на ранних этапах.\n- Настройка подключений, переменных и управления секретами для обеспечения безопасности учетных данных рабочего процесса.\n\nКурс начинается с основных терминов и основных механик организации рабочего потока, а затем вы пройдете построение и структурирование ваших первых DAG. Затем вы изучите расширенные шаблоны планирования, рабочие процессы тестирования и передовые методы для готовых к производству сред.\n\nЭтот курс предназначен для начинающих инженеров данных, разработчиков программного обеспечения и аналитиков данных. Не требуется предыдущий опыт работы с инструментами оркестрации, хотя полезно иметь базовые знания Python.\n\nНачните обучение сегодня и получите контроль над своими конвейерами обработки данных.