Datenpipeline-Orchestrierung mit Airflow

Mit zunehmendem Umfang der Datensysteme wird das manuelle Ausführen von Skripts und das Verwalten von Abhängigkeiten unhaltbar. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Ihre Datenpipelines mit Airflow, dem Branchenstandard für Workflow-Orchestrierung, automatisieren, überwachen und beheben können.\n\nSie werden vom Schreiben fragiler Skripte zum Entwerfen robuster, selbstheilender Datenpipes übergehen. Durch das Studium von Mustern aus der realen Welt werden Sie verstehen, wie Sie komplexe Datenbewegungen koordinieren, Fehler anmutig handhaben und die volle Transparenz über Ihre Dateninfrastruktur aufrechterhalten können.\n\nWas Sie lernen werden:\n- Verstehen Sie grundlegende Orchestrierungskonzepte, gerichtete azyklische Graphen (DAGs) und grundlegender Airflow-Architektur.\n- Schreiben Sie sauber und Verwalten Sie Aufgabenabhängigkeiten, Ausführungspläne und Nachholrichtlinien für eine zuverlässige Datenbereitstellung.\n- Implementieren Sie robuste Fehlerbehandlung, Wiederholungsversuche und Warnmechanismen, um Pipelines reibungslos laufen zu lassen.\n– Wenden Sie moderne Testpraktiken für Ihre DAGs mit pytest an, um die Leistung Ihrer DAG zu verbessern.\n Erkennen Sie Konfigurationsfehler frühzeitig.\n- Konfigurieren Sie Verbindungen, Variablen und Secrets-Management, um Ihre Workflow-Anmeldeinformationen zu schützen.\n\nDer Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den Kernmechanismen der Workfloworchestrierung, bevor Sie durch den Aufbau und die Strukturierung Ihrer ersten DAGs geführt werden. Sie werden dann erweiterte Planungsmuster, Testworkflows und Best Practices für produktionsbereite Umgebungen erkunden. Dieser Kurs richtet sich an angehende Dateningenieure, Softwareentwickler und Datenanalysten, die ihre Datenprozesse automatisieren möchten. Es sind keine Vorkenntnisse mit Orchestrierungstools erforderlich, aber ein grundlegendes Verständnis von Python ist hilfreich.\n\nLern heute und erhalte die Kontrolle über deine Data Engineering-Pipelines.