Курсы по теме: Apache Airflow
Курсы по Apache Airflow — это обучение оркестрации данных и задач с помощью DAG на Python. Вы учитесь проектировать зависимости и расписания, работать с операторами и сенсорами, передавать данные через XCom, управлять SLA, ретраями и backfill. Разбираются паттерны декомпозиции задач, настройка приоритета, планировщика и воркеров, а также методы отладки и контроль версий пайплайнов.
Программы обычно включают деплой Airflow в Docker или Kubernetes, настройку логирования, алертинга и ролей, интеграции с базами (PostgreSQL, ClickHouse), хранилищами, API и BI‑инструментами. В России и Беларуси такие курсы популярны у аналитиков данных, data‑инженеров и ML‑команд: Airflow помогает строить надежные ETL/ELT‑конвейеры, автоматизировать отчетность, обучение моделей и регламентные процессы.
Какие навыки дают курсы Apache Airflow
Зачем эти курсы? Чтобы превратить разрозненные скрипты и крон‑задачи в управляемые, воспроизводимые пайплайны. После обучения вы уверенно описываете DAG, разделяете вычисления на задачи, настраиваете зависимости и мониторинг. Это ускоряет вывод аналитических фич и снижает простои — важно для российских и белорусских компаний с насыщенной отчетностью, e‑commerce и телеком‑нагрузками, где критичны стабильность и предсказуемость.
Практика ориентирована на реальные кейсы: ежедневные загрузки из API и БД, контроль качества данных, уведомления в мессенджеры, алерты при сбоях и интеграцию с CI/CD. Навыки одинаково пригодятся в on‑prem средах и в облаках, помогут выстроить наблюдаемость, обеспечить соответствие SLA и быстрее получать ценность из данных.
- Проектирование DAG на Python: расписания, зависимости, SLA, retries и backfill.
- Работа с операторами/сенсорами, XCom, шаблонизацией и переменными.
- Деплой и эксплуатация: Docker/Kubernetes, логирование, алерты и роли.
- Наблюдаемость и качество данных: мониторинг, тесты, валидаторы и SLAs.