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Objectifs de la formation

Comprendre le fonctionnement et l’architecture d’Apache Airflow

Mettre en place des DAGs pour orchestrer les workflows de données complexes

Déployer, surveiller et maintenir un environnement Apache Airflow en production

Gérer les dépendances, les planifications et la reprise sur erreurs dans Airflow

Intégrer Airflow à un écosystème de données (bases de données, API, Big Data, cloud, conteneurs)

Programme

Jour 1Introduction à Apache Airflow et Prise en Main

Présentation de l’orchestration des workflows de données, origines et concepts clés d’Airflow, architecture (Scheduler, Workers, Executor, PostgreSQL, WebUI), installation locale via Docker ou pip, prise en main de l’interface graphique, premiers DAGs et tâches simples, opérateurs de base, gestion des connexions, configuration des variables et secrets.

Jour 2Création de Workflows Avancés et Gestion des Dépendances

Écriture de DAGs dynamiques en Python, opérateurs avancés (BashOperator, PythonOperator, EmailOperator, etc.), gestion des dépendances entre tâches, planification, politics de retry, contrôle du parallélisme, Sensors et opérateurs personnalisés, déclenchement manuel vs planifications périodiques, hooks et interfaçage avec des systèmes externes (bases SQL, cloud, API, S3), gestion des templates et des macros.

Jour 3Déploiement, Supervision et Bonnes Pratiques en Production

Déploiement d’Airflow sur serveurs, Docker ou Kubernetes, configuration pour la production, gestion de la sécurité, scheduling à grande échelle, surveillance et alertes (logs, emails, SLAs, monitoring), gestion des erreurs et reprise automatique, maintenance des DAGs, gestion des mises à jour, optimisation des pipelines, présentation des cas d’usages réels, intégration avec des solutions Cloud (GCP, AWS, Azure), audit de logs et bonnes pratiques pour la fiabilité et la scalabilité.

Méthode d'évaluation

Étude de cas fil rouge sur trois jours pour construire, tester et déployer un pipeline de données complet
Quiz interactif à la fin de chaque module
Correction d’exercices pratiques avec feedback personnalisé

Méthode d'apprentissage

Alternance de présentations, démonstrations techniques et ateliers pratiques
Mise en place d’un environnement sandbox pour expérimenter librement
Documentation détaillée et notebooks fournis
Accès à des scripts réutilisables et supports post-formation

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Maîtriser Apache Airflow pour l'Orchestration de Workflows de Données

Objectifs de la formation

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Méthode d'évaluation

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