Automatisation du flux de données avec Apache Airflow et Python

La gestion manuelle de la livraison des données via des scripts et des tâches cron entraîne souvent des erreurs et des difficultés de maintenance à mesure que les projets évoluent. Ce cours vous apprend à utiliser Apache Airflow pour apporter une structure, une fiabilité et une automatisation à vos tâches d'ingénierie de données.Vous passerez de l'écriture de scripts isolés au développement de flux de travail robustes et répétables qui gèrent automatiquement la planification et le signalement des erreurs. Ce que vous apprendrez: - Comprendre l'architecture de base d'Airflow, y compris les planificateurs, les travailleurs et les exécuteurs. - Créez des graphes acycliques dirigés (DAG) pour définir des dépendances de tâches claires et une logique d'exécution. - Appliquer les opérateurs Python et l'API TaskFlow pour créer des pipelines de données modernes et lisibles. - Implémenter une gestion robuste des erreurs, des tentatives et des alertes pour maintenir la santé du pipeline. - Pratiquer la planification de flux de travail complexes à exécuter à des intervalles spécifiques ou en fonction de déclencheurs externes. - Gérer et surveiller les tâches prêtes à la production à l'aide d'outils de gestion Airflow standard. Le cours commence par des définitions fondamentales et des concepts de configuration, progressant à travers la création de votre premier DAG et dans des techniques de gestion de pipeline avancées.Il est conçu pour les débutants et les passionnés de Python qui veulent entrer dans le monde de l'ingénierie des données sans expérience préalable en orchestration de flux de travail. Commencez votre parcours vers l'ingénierie de données automatisée et rationalisez votre processus de développement.