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Objectifs de la formation

Comprendre les enjeux de l'orchestration des workflows de données

Installer, configurer et administrer Airflow sur un serveur local ou cloud

Créer et planifier des DAGs (Directed Acyclic Graphs) pour l’automatisation des tâches

Concevoir des pipelines de données robustes, testables et évolutifs

Superviser et monitorer l’exécution des workflows

Mettre en place la gestion d’erreurs et de notifications

Gérer les connexions, variables et environnement sécurisé

Découvrir les concepts avancés : branching, sous-DAG, triggers, sensor, exécution parallèle et externalisation de tâches

Déployer Airflow sur un environnement cloud (ex : AWS, GCP, Azure)

Programme

Jour 1Introduction, Installation et Premiers Pas avec Airflow

Présentation de l’orchestration, introduction à Apache Airflow : historique, concepts clés et architecture. Procédure d’installation sur différents environnements, prise en main de l’interface utilisateur. Création d’un premier DAG (hello-world), manipulation des tâches de base.

Jour 2Construction Avancée de Workflows : Concepts, Scheduling, Opérateurs et XComs

Construction de DAGs complexes : gestion des dépendances, opérateurs standards, PythonOperator, BashOperator, EmailOperator, gestion des paramètres dynamiques. Utilisation des XComs pour l’échange de données entre tâches. Mise à jour, suppression et versioning de workflows. Exercices approfondis.

Jour 3Supervision, Gestion d’Erreurs et Déploiement en Production

Monitoring avancé : logs, gestion des exécutions, troubleshooting. Stratégies de gestion d’erreurs (retries, notifications, alertes par email ou Slack). Sécurisation et gestion des accès. Déploiement dans le cloud (introduction à Airflow Managed Service), CI/CD, bonnes pratiques pour pipelines robustes, architecture scalable et maintenance. Ateliers de cas d’entreprise.

Méthode d'évaluation

QCM en fin de parcours pour valider les connaissances fondamentales
Mise en situation : réalisation et présentation d’un pipeline Airflow prêt à être déployé
Correction collective et feedback personnalisé

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs et démonstrations sur environnement réel
TPs progressifs alternant théorie et cas concrets issus du monde professionnel
Accès à un référentiel de bonnes pratiques et modèles de DAGs
Supports de cours complets distribués

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Devenir Expert en Orchestration de Workflows de Données avec Apache Airflow : de l’Installation à l’Automatisation Avancée

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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