Airflow

Cette formation de 3 jours sur Apache Airflow 3 guide les apprenants de la conception de pipelines data à leur industrialisation en production, en suivant une progression logique : bases et DAGs modernes (Jour 1), pipelines ETL robustes et qualité des données (Jour 2), puis déploiement Kubernetes, CI/CD et observabilité (Jour 3). Prérequis : Connaissances solides en Python, SQL, et notions de Docker ; idéalement, expérience en data engineering. Les méthodes d'apprentissage mettent l'accent sur l'alternance théorie-pratique : cours théoriques courts suivis d'ateliers hands-on (création de pipelines e-commerce ou ETL complets), debugging collectif, revues de code et simulations de production. Les compétences acquises incluent le développement de DAGs avec TaskFlow API, la gestion d'erreurs et de la qualité data, le déploiement scalable sur Kubernetes, et l'optimisation via monitoring et alerting. Cette approche immersive garantit une maîtrise rapide des nouveautés d'Airflow 3, pour des pipelines data et ML fiables en entreprise.