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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
Sans maîtrise experte d'Airflow, 45% des pipelines data échouent en production selon Gartner, générant des retards analytiques de 2-4 semaines et coûts cachés estimés à 150k€ annuels par équipe.
Les entreprises perdent 30% d'efficacité data, impactant décisions business et compétitivité marché.
Carrières stagnent : data engineers sans orchestration avancée risquent l'obsolescence face à l'essor Kafka-Spark.
Investissez dans cette formation pour sécuriser vos workflows, booster performances et accélérer promotions.
Plongez dans le déploiement d'Airflow sur Kubernetes avec CeleryExecutor, configurez les workers scalables et les schedulers redondants, réalisez des exercices pratiques sur clustering multi-nœuds, testez la tolérance aux pannes via simulations de crash, produisez un diagramme d'architecture livrable avec métriques de performance, intégrez les premiers hooks Kafka pour pipelines data réels en entreprise.
Concevez des DAGs dynamiques avec TaskGroups et SubDAGs, implémentez des custom operators Python pour transformations data spécifiques, déployez des sensors avancés pour dépendances externes, enchaînez des exercices sur branching conditionnel et retries intelligents, générez des templates réutilisables pour pipelines ETL professionnels, analysez des cas concrets d'entreprise avec XComs sécurisés et logging étendu.
Coupllez Airflow à Kafka pour streaming data temps réel via KafkaProducerHook, orchestrez des jobs Spark avec SparkSubmitOperator en mode cluster, configurez des connexions sécurisées et idempotentes, pratiquez des labs sur pipelines ETL end-to-end avec data lakes, testez la résilience aux échecs Kafka-Spark, produisez un workflow complet livrable intégrant Airflow comme orchestrateur central en entreprise.
Installez Prometheus et Grafana pour dashboards Airflow customisés, optimisez les slots pools et parallelism pour pics de charge, implémentez des alertes Slack/PagerDuty sur SLA, analysez des bottlenecks via Flower et logs avancés, réalisez des benchmarks sur datasets massifs avec Spark, générez des rapports d'optimisation livrables, appliquez des best practices pour coûts cloud réduits en pipelines data professionnels.
Automatisez CI/CD avec GitHub Actions et Helm charts Kubernetes, sécurisez DAGs avec RBAC et secrets backend, gérez backfills massifs et pool quotas, déployez en Helm sur EKS/GKE, testez des scénarios DR avec blueprints, finalisez un projet capstone sur pipeline ETL Kafka-Spark-Airflow complet, obtenez un audit de code et plan gouvernance certifiant pour environnements entreprise critiques.
La formation Formation Airflow - Orchestrer pipelines data complexes est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-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.
Pour le bon déroulement de la formation Formation Airflow - Orchestrer pipelines data complexes, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Airflow - Orchestrer pipelines data complexes s'effectue à travers :
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.
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.
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
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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.
Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.
Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.
Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.
Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.
Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.
Data EngineeringQualiopi
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Cloud ComputingQualiopiCloud ComputingQualiopi30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.
