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Formation Apache Airflow - Automatiser pipelines data pros

Réf. : YXD868
10 personnes max.
4200 € HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
4 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les fondamentaux d'Apache Airflow pour des pipelines professionnels
  • Développer des DAGs efficaces dans un contexte entreprise certifiant
  • Configurer des tâches et opérateurs pour automatiser les flux data
  • Implémenter le scheduling et le monitoring de workflows scalables
  • Optimiser des pipelines Airflow pour des compétences data durables
  • Déployer une solution Airflow en production sécurisée

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 Apache Airflow, les équipes data perdent en moyenne 50% de temps sur des pipelines manuels répétitifs, multipliant les erreurs humaines par 3 selon Gartner.

  • Cela coûte jusqu'à 200k€ annuels en retards projets pour une PME, avec 40% des incidents data liés à une orchestration défaillante.

  • En 2026, 65% des recruteurs data écartent les profils sans compétences en outils comme Airflow, freinant promotions et reconversions.

  • Chaque trimestre sans formation creuse l'écart concurrentiel, exposant l'entreprise à des pertes de revenus massives.

Fouzi Benzidane
Fouzi Benzidane

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Apache Airflow : installation et premiers DAGs (environnement, UI, concepts clés)

Installation rapide d'Apache Airflow via Docker ou pip dans un environnement local professionnel, découverte de l'interface web intuitive pour visualiser les workflows, création de votre premier DAG simple avec tâches PythonOperator et BashOperator, exercices pratiques sur des cas ETL basiques d'entreprise, tests de dépendances entre tâches pour fluidifier les pipelines data, génération de logs et premiers retours d'exécution concrets.

Module 2Opérateurs Apache Airflow : construire des tâches avancées (sensors, hooks, transferts data)

Exploration approfondie des opérateurs populaires comme PostgresOperator et S3Hook pour connecter bases de données et clouds, développement de DAGs complexes avec branching conditionnel et loops dynamiques, mise en pratique sur des scénarios réels d'extraction-transformation-charge, utilisation de XCom pour passer des données entre tâches efficacement, débogage interactif en temps réel avec le formateur, production de livrables testables prêts pour l'entreprise.

Module 3Scheduling Apache Airflow : planifier et monitorer workflows (cron, pools, alerting)

Configuration de schedules cron-like et dépendances temporelles pour des exécutions automatisées fiables, gestion des pools et quotas pour scaler en équipe professionnelle, surveillance avancée via l'UI avec métriques Grafana intégrées, mise en place d'alerts Slack ou email sur échecs de tâches critiques, exercices sur retry policies et backfills pour corriger des historiques data, analyse de performances réelles sur votre projet fil rouge d'entreprise.

Module 4Déploiement Apache Airflow : best practices et production (Docker, Celery, sécurisation)

Déploiement en cluster avec CeleryExecutor et Redis pour haute disponibilité en entreprise, conteneurisation complète via Docker Compose et Kubernetes basics, sécurisation des connexions avec secrets backend et RBAC, optimisation des performances pour gros volumes data, revue de code collaborative sur DAGs produits, préparation à la certification Qualiopi avec portfolio de pipelines déployables, focus sur maintenance et évolutions futures d'Airflow.

Méthode d'évaluation

  • QCM de validation des acquis en fin de formation
  • Évaluation continue par exercices pratiques sur DAGs
  • Soutenance du projet fil rouge Airflow devant le formateur

Méthode d'apprentissage

  • Cours animés par un formateur expert en activité data
  • Exercices pratiques sur cas d’entreprise réels en data pipelines
  • Projet fil rouge progressif tout au long de la formation
  • Support de cours complet remis à chaque participant

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Apache Airflow - Automatiser pipelines data pros 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.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Apache Airflow - Automatiser pipelines data pros, 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 Formation Apache Airflow - Automatiser pipelines data pros 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.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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