Contenu de la formation
Les participants découvrent les notions de workflow, tâche, dépendance et DAG. Ils réalisent un premier pipeline planifié en Python.
Cette formation permet de structurer des séquences d’ingestion, de transformation et de contrôle de données. Les participants construisent des workflows adaptés à un scénario data.
Les apprenants organisent l’exécution de traitements Python dans des workflows lisibles. Ils travaillent sur les dépendances entre étapes et la planification des tâches.
Pour qui ?
- Data engineers
- Développeurs Python
- Équipes BI techniques
- Étudiants en data engineering
Comment se déroule la formation
- 1Analyse d’un workflow de données existant ou représentatif
- 2Identification des tâches et dépendances
- 3Construction d’un DAG progressif en Python
- 4Exercices d’automatisation et de planification
- 5Revue collective de la lisibilité du pipeline
Les formateurs de cette formation
Questions fréquentes
À qui s’adresse une formation Apache Airflow ?
Elle convient particulièrement aux développeurs et équipes data qui doivent organiser des traitements récurrents d’ingestion, de préparation ou d’analyse de données.
Python est-il indispensable ?
Airflow s’appuie sur des workflows définis en Python. Une connaissance des bases de Python est donc recommandée pour profiter pleinement des ateliers.
Comment définir le programme de notre session ?
FormaGroup organise un échange de cadrage avec le besoin de votre équipe afin de définir le niveau, les cas pratiques et les modalités de la formation.
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