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Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 48 h
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Maîtriser Apache Airflow pour l'Orchestration de Workflows de Données

Réf. : FWV213
8 personnes max.
À partir de 3300 € HT / par personne
Paiement en 3 fois · Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
3 journées
distanciel

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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)

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise d'Apache Airflow, vos workflows de données deviennent chaotiques et manuels, générant retards et erreurs récurrentes.

  • Les data engineers perdent en moyenne 25 à 40% de leur temps en maintenance manuelle, soit plus de 50 000 € annuels par équipe en productivité gaspillée.

  • 70% des incidents data critiques sont liés à une orchestration défaillante, exposant l'entreprise à des pertes financières massives et à une perte de compétitivité.

  • Chaque mois sans compétences solides en Airflow compromet les projets stratégiques, menace les carrières des architectes data et freine la croissance business.

Kheireddin KADRI
Kheireddin KADRI

Formateur Learni · Expert Data & IA

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 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.

Module 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.

Module 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

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Maîtriser Apache Airflow pour l'Orchestration de Workflows de Données est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Maîtriser Apache Airflow pour l'Orchestration de Workflows de Données, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
  • Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
  • Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
  • Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet…) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser Apache Airflow pour l'Orchestration de Workflows de Données s'effectue à travers :

  • En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
  • En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
  • Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

FAQ

Questions fréquentes

Quel est le prix de la formation Maîtriser Apache Airflow pour l'Orchestration de Workflows de Données ?+
Le tarif individuel est de 3300 € HT. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Maîtriser Apache Airflow pour l'Orchestration de Workflows de Données ?+
La formation dure 3 journées, en distanciel.
Cette formation est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), la formation est donc éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Connaissance de base de Python et notions fondamentales en gestion des données
Une attestation est-elle délivrée à la fin ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation.
Learni fournit-il le matériel ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour le participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
Présentiel & distanciel

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