Перейти к основному содержимому

Трек

Airflow Fundamentals

Build production data pipelines with Apache Airflow. Go from basic Dags to scheduled, tested workflows you can trust to run on their own.

  • Airflow
  • Инженерия данных
  • 7 часы

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через Google
или
Продолжая, вы принимаете нашу Условия использования, наши Политику конфиденциальности и то, что ваши данные хранятся в США.

Нас выбирают учащиеся из тысяч компаний

Обучаете команду?Попробовать для бизнеса

Описание трека

Airflow Fundamentals

Get hands-on with Apache Airflow, the industry standard for orchestrating data and AI workflows, and learn to take your pipelines from a first draft to something you can run in production.You'll start with the fundamentals of Airflow, building your first Dags and learning how scheduling, error handling, and reporting remove the manual work from delivering data. From there, you'll implement more complex data engineering pipelines and automate them in a repeatable way.Next, you'll move to modern Airflow, authoring Dags with the TaskFlow API, scheduling them based on data using Assets and Asset Partitions, and making them reliable with retries, callbacks, and tests. You'll also build an end-to-end SQL ETL pipeline and add data quality checks directly in Airflow, so the data your pipeline produces stays trustworthy.Finally, a hands-on tutorial shows you how to orchestrate an AI workflow, turning a simple LLM prototype into a reliable, scheduled pipeline. You'll come away able to build and run pipelines that hold up in production.

Предварительные требования

Для этого трека нет предварительных требований

Развивайте навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств

Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.