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Apache Airflow - IT - Informatique

Formation Apache Airflow – Niveau Avancé : Techniques Avancées et orchestration de workflows complexes

Niveau :

Satisfaction de nos apprenants en 2024 : 98%
Taux d’assiduité : 100%

Tout savoir sur votre formation :

Formez-vous selon vos disponibilités ! Vous proposez 3 dates au choix et votre formateur vous confirme la date souhaitée.

En présentiel dans votre entreprise, dans l’un de nos 54 centres de formation ou en distanciel par visioconférence.

Contexte de la formation

Envie de maîtriser l’orchestration de workflows complexes avec Apache Airflow ? Cherchez-vous à optimiser vos compétences en automatisation des processus de gestion des données ? Plongez dans notre formation Apache Airflow avancé pour booster votre carrière et vous démarquer dans le monde de la data.

Dans un monde où les données sont le nouveau pétrole, la maîtrise de la gestion des flux de travail est devenue incontournable. La formation Apache Airflow avancé vous offre l’opportunité d’approfondir vos compétences techniques et de vous familiariser avec les aspects les plus sophistiqués d’Airflow. Que ce soit pour le développement avancé, la gestion des erreurs ou l’optimisation des performances des workflows, cette compétence est essentielle pour tout professionnel du big data souhaitant accélérer sa carrière.

Par ailleurs, cette formation vous permettra de vous démarquer dans votre domaine. En effet, la maîtrise avancée d’Apache Airflow est de plus en plus recherchée par les entreprises qui cherchent à sécuriser leurs déploiements et à faire évoluer leurs infrastructures pour répondre aux besoins croissants de la gestion de données. De plus, cette compétence vous permettra d’orchestrer des workflows multi-étapes, de gérer des dépendances complexes entre les tâches et d’intégrer Airflow avec d’autres systèmes et outils d’analyse de données. Cette expertise vous octroiera un avantage considérable sur le marché du travail et vous ouvrira de nouvelles opportunités de carrière.

Imaginez-vous être capable de créer des DAGs dynamiques, de personnaliser les opérateurs et les capteurs pour des besoins spécifiques ou encore d’intégrer des tâches avec des environnements externes tels que PythonVirtualenv, Docker, et Kubernetes.

Avec Expertisme, Organisme de Formation certifié QUALIOPI, nous vous proposons une formation Apache Airflow avancé qui vous permettra d’atteindre ces objectifs. Vous serez guidé par notre formateur expert métier qui vous accompagnera tout au long du processus d’apprentissage. Grâce à notre approche pédagogique basée sur la pratique, vous serez en mesure d’appliquer immédiatement les compétences acquises dans votre environnement professionnel.

Notre formation est conçue pour être adaptée à votre rythme et à vos besoins. Que vous soyez un ingénieur Big data, un développeur, un Tech Lead, un Architecte Technique, un Data engineer, un MLOps ou un Data Scientist, vous bénéficierez d’une formation de qualité qui répondra à vos attentes. De plus, vous profiterez d’une formation qui privilégie l’efficacité et l’adaptabilité.

N’attendez plus pour prendre le contrôle de votre carrière et vous démarquer dans le monde du big data. Inscrivez-vous dès maintenant à notre formation Apache Airflow avancé et devenez un expert en gestion des workflows complexes. La prochaine étape de votre carrière vous attend. Soyez prêt à la saisir.

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse tout d’abord aux ingénieurs Big data qui souhaitent approfondir leurs compétences dans l’exploitation d’Apache Airflow pour gérer leurs flux de données de manière plus efficace et évolutive. Elle est également pertinente pour les développeurs et les Tech Leads qui sont amenés à travailler sur des projets impliquant le traitement de larges volumes de données et qui cherchent à optimiser leurs processus de développement. Les architectes techniques, pour leur part, trouveront dans cette formation des informations précieuses pour concevoir des architectures de données robustes et évolutives en utilisant Apache Airflow. Les Data engineers et les MLOps, dont la mission est de construire et de maintenir les pipelines de données et les workflows d’apprentissage automatique, tireront également un grand profit de cette formation. Enfin, les Data Scientists qui souhaitent prendre en main le contrôle de leurs flux de données et gagner en autonomie trouveront dans cette formation un excellent moyen d’atteindre cet objectif.

Objectifs

  • Maîtriser les techniques avancées de création des DAGs dynamiques en utilisant des configurations externes
  • Personnaliser efficacement les opérateurs et les capteurs en fonction des besoins spécifiques et des contraintes du projet
  • Intégrer de manière optimale les tâches avec des environnements externes tels que PythonVirtualenv, Docker, et Kubernetes
  • Appliquer les meilleures pratiques en ModelOps et en gestion des ressources pour l’ingénierie des données, dans une perspective d’amélioration continue
  • Comprendre en profondeur les limitations d’Airflow afin de les anticiper et de les contourner lors de l’implémentation des projets.

Programme

  • 1. MODÈLES AVANCÉS DE DAG
    • Génération dynamique de DAG
    • Groupes de tâches
    • Déclenchement de l’exécution du DAG
    • Mappage dynamique des tâches
    • Opérateur différé
    • Pourquoi ne pas utiliser les SubDAGs ?
  • 2. DATASETS ET DATA AWARE SCHEDULING
    • Rappel sur le scheduling classique et les timetables
  • 3. TEMPLATING AVANCÉ AVEC JINJA
    • Générer des DAGs dynamiquement basés sur des configurations externes
  • 4. MISE EN PRATIQUE
    • Les groupes de tâches
    • Le déclenchement de l’exécution du DAG
    • Le mappage dynamique des tâches
    • Les opérateurs différés pour organiser des flux de travail complexes
  • 5. LES OPÉRATEURS PERSONNALISÉS
    • Rappel sur les opérateurs Airflow disponibles
    • Création d’opérateurs et de capteurs personnalisés
    • Création de hooks pour des systèmes externes
    • Créer un opérateur personnalisé pour interagir avec une API
    • Créer un capteur qui attend une condition spécifique
  • 6. INTÉGRATION AVEC DES ENVIRONNEMENTS EXTERNES
    • ExternalPythonOperator
    • PythonVirtualenvOperator
    • DockerOperator
    • KubernetesPodOperator
    • Implémenter une tâche en utilisant le PythonVirtualenvOperator
  • 7. CAS PRATIQUES, MEILLEURES PRATIQUES ET LIMITATIONS
    • ModelOps
    • Allocation dynamique des ressources
    • Workflow de l’ingénierie des données
    • Meilleures pratiques
    • Idempotence
    • Évitez le code de haut niveau
    • Décidez où exécuter les tâches de traitement des données
    • Ne pas passer de grandes quantités de données à travers Xcom
    • Les limites
    • Ressources pour améliorer ses connaissances

Version 4. Mise à jour le 01/01/2025
© EXPERTISME – Groupe SELECT® 2025 Tous droits réservés. Les textes présents sur cette page sont soumis aux droits d’auteur.

Pré-requis

Être muni d’un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut-parleur.
Posséder une connaissance solide du langage Python.
Avoir au moins 2 ans d’expérience dans le domaine de la data science.
Disposer de compétences de base sur Apache Airflow.
Il est fortement recommandé d’avoir suivi notre formation initiale Apache Airflow.

Points forts de la formation

  • Votre plan pédagogique de formation sur-mesure avec l’évaluation initiale de votre niveau de connaissance du sujet abordé
  • Des cas pratiques inspirés de votre activité professionnelle, traités lors de la formation
  • Un suivi individuel pendant la formation permettant de progresser plus rapidement
  • Un support de formation de qualité créé sur-mesure en fonction de vos attentes et des objectifs fixés, permettant un transfert de compétences qui vous rende très rapidement opérationnel
  • Les dates et lieux de cette formation sont à définir selon vos disponibilités
  • Animation de la formation par un Formateur Expert Métier
  • La possibilité, pendant 12 mois, de solliciter votre Formateur Expert sur des problématiques professionnelles liées au thème de votre formation
  • Un suivi de 12 mois de la consolidation et de l’évolution de vos acquis.

Approche Pédagogique

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.

Accessibilité

Toute demande spécifique à l’accessibilité de la formation par des personnes handicapées donnera lieu à une attention particulière et le cas échéant une adaptation des moyens de la formation.
Public en situation de handicap, contactez notre référent handicap au 01 42 66 36 42.

Formateur

Nos Formateurs sont des Experts Métiers intervenants sur les prestations inhérentes sur la thématique de la formation. Ils réalisent les audits et co-construisent l’offre et le déroulé de la formation avec l’Ingénieur Pédagogique avant validation par le Responsable Pédagogique. Ils sont sélectionnés pour leurs compétences pédagogiques et leurs expériences dans la formation pour adultes.

Référence : IT-89543

Durée : 7 heures soit 1 jour

Tarif : 980€ HT / Personne

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Durée : 7 heures soit 1 jour

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