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Objectifs de la formation

Comprendre l’architecture et les composants d’Apache Airflow

Installer, configurer et déployer un environnement Airflow en entreprise

Concevoir, coder et planifier des DAGs (Directed Acyclic Graphs) robustes

Gérer les dépendances, les capteurs et les opérateurs personnalisés

Intégrer Airflow avec des outils externes (bases de données, cloud, services BI, etc.)

Surveiller, dépanner et optimiser des workflows en production

Assurer la sécurité et la traçabilité des traitements automatiques

Programme

Jour 1Introduction, Architecture & Prise en Main

Découverte de l’orchestration de workflows et du positionnement d’Airflow dans la stack data. Présentation des composants clés (Scheduler, Worker, Webserver, Metadata Database). Éléments d’architecture cloud et on-premise. Installation guidée d’Apache Airflow, configuration de base, découverte de l’interface WebUI, compréhension des logs et de la planification.

Jour 2Développement & Planification de Workflows

Création de DAGs et principes d'écriture (python_operator, bash_operator, sensors). Gestion des dépendances et des paramètres dynamiques. Mise en œuvre d’opérateurs avancés et personnalisation. Traitement d’erreurs, tâches conditionnelles, réexécutions automatiques et gestion des échecs. Exercices pratiques : création et déploiement de pipelines data, batch et temps réel.

Jour 3Intégration, Supervision & Mise en Production

Intégration de Airflow avec des bases de données relationnelles, des API, S3, BigQuery, Hadoop, Spark ou BI. Sécurisation de l’accès (RBAC, LDAP, secrets, audit logs). Planification avancée avec variables, templates, macros. Optimisation des performances (scaling, pools, queues, XCOMs). Surveillance avancée et alertes, déploiement, mise à l’échelle, maintenance et bonnes pratiques pour le run en production.

Méthode d'évaluation

Réalisation d’un projet complet d’orchestration à la fin de la formation
QCM et quiz sur la compréhension des concepts et des bonnes pratiques
Évaluation continue des exercices chaque jour

Méthode d'apprentissage

Alternance d’apports théoriques, de démos détaillées et de nombreux cas pratiques
Études de cas réelles issues du monde professionnel
Livret numérique avec slides, best practices et snippets réutilisables

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Objectifs de la formation

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Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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