メインコンテンツへスキップ

ホーム Data Engineering

コース

Python で学ぶ Apache Airflow 入門

上級スキルレベル

更新日 2026/05

データエンジニアリングワークフローの実装とスケジューリングの方法について学びましょう。

コースを無料で開始

AirflowData Engineering

4時間

16 ビデオ

57 演習

4,000 XP

62,354

修了証明書

何千もの企業の従業員が支持

チームのトレーニングを担当していますか？

Businessをお試しください

コース説明

Apache Airflow 3.1.6 対応に更新されました。データを定期的に届けるには、スクリプトの作成、複雑な cron タスクの設定、変化し続ける要件への対応など、多くの手作業が伴います。チームで作業する場合、その管理はさらに困難になります。Apache Airflow を使えば、スケジューリング、エラーハンドリング、レポート機能をワークフローに組み込み、こうした煩雑さを解消できます。このコースでは、Apache Airflow の基礎をしっかりと習得し、本番環境での複雑なデータエンジニアリングパイプラインの実装方法を学びます。また、有向非巡回グラフ（DAG）の活用方法、データエンジニアリングワークフローの自動化、そして再現性の高いタスク実装の手法も身につけることができます。

前提条件

Intermediate Python Introduction to Shell

1

Intro to Airflow

In this chapter, you’ll gain a complete introduction to the components of Apache Airflow and learn how and why you should use them.

Introduction to Apache Airflow

Dag counter

Running your first Dag

Airflow Dags

Creating a simple Dag

Working with Dags and the Airflow shell

Examining Airflow commands

Testing a task in Airflow

Airflow web interface

Navigating the Airflow UI

Examining Dags with the Airflow UI

チャプターを開始

2

Building Dags in Airflow

What’s up Dag? Now it’s time to learn the basics of implementing Airflow Dags. Through hands-on activities, you’ll learn how to set up and deploy operators, tasks, and scheduling.

Airflow operators

Decorating a task

Defining a BashOperator with @task.bash

Define order of Tasks

More @tasks

Scheduling Dags

Schedule a Dag via Python

Deciphering Airflow schedules

Troubleshooting Dag runs

Passing data between tasks with XCom

Passing data with XCom

XCom variables

Airflow Sensors

Determining the order of tasks

Creating a FileSensor

Sensory Deprivation

チャプターを開始

3

Maintaining and monitoring Airflow workflows

In this chapter, you’ll learn how to save yourself time using Airflow components such as sensors and executors while monitoring and troubleshooting Airflow workflows.

Monitoring, Alerting, and Callbacks

Implementing a callback function

Implementing an SmtpNotifier

What's in the logs?

Templating with Jinja

Writing with Jinja

Subbing out

Airflow Variables

The answer is Variable

Reading a variable in Python

Variables not quite right

Debugging and troubleshooting in Airflow

Dag troubleshooting

Missing Dag

チャプターを開始

4

Controlling Dag Logic

Put it all together. In this final chapter, you’ll apply everything you've learned to build a production-quality workflow in Airflow.

Triggers and Fault Tolerance

Implementing a Trigger Rule

Adding retries

Triggering a child Dag

Define a @task.branch

Branch troubleshooting

The HITL Operator

Adding Human approval

ApprovalOperator Task

Creating a production pipeline

Setting up the sales ETL pipeline

Adding monthly branching

Adding a human approval gate

Congratulations!

チャプターを開始

Python で学ぶ Apache Airflow 入門

コース完了

修了証明書を取得

この修了書をLinkedInや履歴書、CVに追加しましょう
ソーシャルメディアや人事評価で共有しましょう今すぐ登録

19百万人を超える学習者と共にPython で学ぶ Apache Airflow 入門を始めましょう！

DataCamp for Mobileでデータスキルを磨きましょう

モバイルコースと毎日の 5 分間のコーディングチャレンジで、外出先でも進歩できます。