PF.Airflow

Введение в Airflow

Курс предназначен для практического ознакомления с основами Airflow - системы управления конвейеров обработки данных.

Предварительные требования к слушателям:

Минимальные владение Python и ОС Linux.


48 000₽

Длительность

3 дня (24ч в неделю)

Доступ к курсу

Навсегда в личном кабинете

Документы

Удостоверение о повышении квалификации

Кому подойдет этот курс

    Аналитики систем обработки БД
    Разработчики систем обработки БД
    Специалисты в области Data Science и MachineLearning

Слушатели:

Узнают для чего используется Airflow и получат обзор его возможностей.
Познакомятся с принципами ациклических направленных графов DAG и их применением для создания и управления конвейеров обработки данных.
Научатся настраивать и использовать календарное планирование задач в Airflow.
Познакомятся с шаблонами заданий с использованием контекста
Поймут суть определения зависимостей.
Научатся запускать рабочие процессы.
Ознакомятся с принципами создания потоков обработки.
Узнают основы разработки пользовательских компонент.
Освоят подходы к тестированию.
Научатся использовать контейнеры Docker с Airflow.
Познакомятся с лучшими практиками использования Airflow.
Освоят базовые подходы обеспечения безопасности Airflow.

Программа курса

12 модулей
Введение в Airflow.
 Для чего нужны конвейеры обработки данных.
 Airflow - средство построения конвейеров.
 Применение Airflow.


Устройство DAG.
 DAG - направленный ациклический граф.
 Процесс сборки и обработки данных.
 Создание Airflow DAG.
 Выполнение Airflow DAG в среде Python.
 Выполнение Airflow DAG в контейнере Docker.
 Запуск по календарю на регулярной основе.
 Обработка отказов заданий.


Календарное планирование выполнения.
 Запуск на регулярной основе.
 Инкрементальная обработка данных.
 Даты выполнения Airflow.
 Запуск DAG для данных из прошлых периодов - backfilling.
 Дизайн заданий.


Шаблоны заданий.
Исследование данных для обработки.
Контекст задания и шаблоны Jinja.
Взаимодействие операторов с внешними системами - hooks.
Зависимости.
 Зависимости между заданиями.
 Ветвление.
 Условные задания.
 Триггерные правила.
 Обобществление данных между задачами.
 Связывание в цепь задач Python.


Потоки обработки.
 Выборка условий с помощью сенсоров.
 Запуск внешних DAG.
 Запуск потоков обработки с помощью REST/CLI.


Разработка пользовательских компонент.
 Использование PythonOperator.
 Написание собственного оператора hook.
 Написание собственного сенсора.
 Пакетирование компонент.


Тестирование.
 Как выполняется тестирование.
 Работа с DAG и контекстом в тестах.
 Использование тестов в разработке.
 Использование Whirl.
 Создание DTAP сред.


Запуск задач в контейнерах.
 Проблемы взаимодействия множества операторов.
 Использование конвейеров.
 Запуск задач в Docker.
 Запуск задач в Kubernetes.


Практика использования Airflow.
 Грамотное создание DAG.
 Разработка воспроизводимых повторно задач.
 Эффективная обработка данных.
 Управление ресурсами.


Эксплуатация Airflow.
 Архитектуры Airflow.
 Установка исполнителей.
 Сборка отчетов о выполнении процессов Airflow.
 Визуализация и мониторинг метрик Airflow.
 Нотификация о невыполненных заданиях.


Безопасность Airflow.
 Безопасность WEB интерфейса.
 Шифрование хранимых данных.
 Подключение к LDAP.
 Шифрование трафика.

Курс по Airflow: как упорядочить хаос данных и стать дирижером цифровых потоков

Представьте себе гигантский современный аэропорт. Каждую минуту здесь приземляются и взлетают сотни самолетов. Чтобы не произошло катастрофы, нужна идеальная координация: диспетчер должен знать, когда освободится полоса, заправлен ли лайнер, прошел ли экипаж осмотр и готов ли трап. Если хотя бы одно звено цепи сработает не вовремя, вся система встанет в многочасовую пробку.

В мире современных технологий данные — это те же самолеты. Они прилетают из разных источников: CRM-систем, мобильных приложений, датчиков интернета вещей, рекламных кабинетов. Их нужно собрать, очистить, объединить и доставить в хранилище, чтобы бизнес мог принять верное решение. Когда таких процессов становится больше десяти, обычные инструменты перестают справляться. Наступает хаос.

Именно здесь на сцену выходит Apache Airflow — «верховный диспетчер» ваших данных. А структурированный курс по airflow становится тем самым билетом в высшую лигу дата-инженерии, который позволяет специалистам не просто писать скрипты, а строить надежные и масштабируемые системы. В этой статье мы разберем, почему Airflow стал стандартом индустрии и где лучше всего освоить этот инструмент.

Что такое Airflow?

Если говорить максимально просто, Apache Airflow — это платформа для создания, планирования и мониторинга рабочих процессов (workflows). Это инструмент, который позволяет вам описать последовательность задач на языке программирования Python, а затем следить за тем, как они выполняются автоматически.

Главная концепция Airflow — это DAG (Directed Acyclic Graph) или Направленный Ациклический Граф. Звучит сложно, но на деле это просто схема вашего процесса. Представьте рецепт сложного блюда: сначала нужно порезать овощи (задача А), затем обжарить мясо (задача Б), и только когда оба действия завершены, можно закладывать их в кастрюлю (задача В). DAG — это и есть этот путь от ингредиентов к готовому супу, где каждая задача четко знает свое место и условия запуска.

Особенности Airflow:

  • Python-ориентированность: Вам не нужно изучать специфический сложный язык конфигураций. Если вы знаете основы Python, вы можете создавать невероятно гибкие пайплайны.
  • Масштабируемость: Airflow одинаково хорош как для запуска пяти задач в день, так и для управления тысячами процессов в крупной корпорации.
  • Великолепный визуальный интерфейс: Вы видите свои процессы в виде графиков и диаграмм. Если что-то пошло не так, вы сразу видите «красную лампочку» на конкретном этапе.
  • Огромное сообщество: Существуют готовые модули (операторы) для работы почти со всеми известными базами данных и облачными сервисами (Google Cloud, AWS, Azure, Postgres, ClickHouse и др.).

Airflow — это конвейер на заводе. Каждая станция делает свою работу. Если одна станция сломалась, конвейер останавливается и подает сигнал мастеру, вместо того чтобы штамповать бракованные детали. А мастер (инженер) может подойти к пульту управления и увидеть, в каком именно болтике проблема.

Преимущества покупки курса по Airflow

Многие задаются вопросом: «Зачем покупать обучение, если есть документация и ролики на YouTube?». Ответ кроется в сложности инструмента. Airflow — это не просто библиотека, это целая экосистема с планировщиками, воркерами и базами метаданных. Самостоятельное изучение часто напоминает попытку собрать вертолет по картинкам из журнала.

Вот конкретные причины, почему профессиональный курс по airflow — это выгодная инвестиция:

1. Системность и экономия времени

Вместо того чтобы тратить недели на поиск ответов на форумах, вы получаете структурированную информацию: от установки и настройки до сложных концепций, таких как XComs (обмен данными между задачами), Sensors (ожидание событий) и создание собственных операторов. Вы проходите путь от новичка до профи в кратчайшие сроки.

2. Понимание лучших практик

Airflow позволяет делать задачи множеством способов, но не все они эффективны. Плохо написанный DAG может «уронить» сервер или привести к потере данных. На курсе эксперты учат вас принципу идемпотентности (способности процесса выдавать один и тот же результат при повторных запусках) и правильной архитектуре пайплайнов.

3. Практический опыт на реальных стендах

Теория без практики в ИТ мертва. Хороший курс предоставляет доступ к лабораторным работам, где вы в безопасной среде настраиваете взаимодействия между разными системами. Это бесценный опыт, который нельзя получить, просто читая статьи.

4. Повышение капитализации специалиста

Компании сегодня охотятся за инженерами, которые умеют работать с оркестрацией данных. Наличие сертификата об окончании серьезного курса — это мощный аргумент при обсуждении зарплаты. Для компаний же обучение сотрудников — это страховка от ошибок, которые могут стоить миллионы из-за простоев в аналитике или сбоев в бизнес-логике.

Пример из жизни: Одна ритейл-компания использовала обычные скрипты (cron-задачи) для расчета ежедневных скидок. Однажды ночью база данных была недоступна, скрипт выдал ошибку и не сработал. Утром магазины открылись со старыми ценами, что привело к убыткам и недовольству клиентов. После того как их инженеры прошли курс по Airflow и внедрили систему, процесс стал надежным. Airflow сам локализовал проблему, что база недоступна, подождал 10 минут, повторил попытку и успешно завершил расчет к открытию. Менеджеры получили отчет, что всё прошло успешно, а в случае критического сбоя им пришло бы уведомление в мессенджер.

Почему надо выбрать ФОРС?

Когда речь идет о глубоком техническом обучении, выбор учебного центра становится решающим фактором. Учебно-консультационный центр «ФОРС» — это один из старейших и наиболее уважаемых центров ИТ-образования в России.

Курс «Apache Airflow: использование при обработке данных», выделяется на рынке по ряду причин:

  • Профессиональная экспертиза: ФОРС — это не просто «курсы из интернета». Это авторизованный учебный центр, работающий с крупнейшими корпорациями. Программа обучения составлена практиками для практиков.
  • Глубокое погружение: Программа охватывает всё: от архитектуры Airflow и установки в Docker до продвинутых тем. Вы узнаете, как работают Executor-ы (Sequential, Local, Celery), как настраивать параллельное выполнение задач и как интегрировать Airflow с внешними системами.
  • Практическая направленность: Большую часть времени обучения занимают лабораторные работы. Вы своими руками создаете DAG-и, настраиваете триггеры и учитесь обрабатывать ошибки.
  • Методология обучения: В ФОРС умеют объяснять сложные вещи простым языком. Обучение построено так, чтобы знания укладывались по кирпичикам, а не сваливались в кучу.
  • Официальное подтверждение: По окончании курса вы получаете документ, подтверждающий вашу квалификацию, что высоко ценится HR-департаментами крупных технологических компаний.

Посетив страницу курса вы увидите подробный план занятий. Это не просто обзор функций, а полноценное руководство по эксплуатации инструмента в боевых условиях.

Мир данных становится всё сложнее. Время, когда можно было управлять процессами вручную, безвозвратно ушло. Сегодня Apache Airflow — это тот стандарт, который отделяет любительский подход к данным от профессионального. Это фундамент, на котором строится современная аналитика, машинное обучение и бизнес-автоматизация.

Покупка курса по airflow — это не просто трата денег, это инвестиция в ваше спокойствие и профессиональный рост. Для специалиста — это возможность работать над интересными проектами в топовых компаниях. Для бизнеса — это гарантия того, что данные всегда будут на месте, вовремя и в правильном формате.

Показать все

Как проходит обучение на платформе ФОРС

[ 01 ]

Знакомство с платформой

Платформа учебного центра ФОРС предназначена для удобного и комфортного обучения. Доступ к материалам будет открыт сразу после приобретения курса, а также навсегда доступен в личном кабинете.

[ 02 ]

Обучение

Каждый раздел содержит уроки с теоретическими материалами в видео и текстовых форматах, а так же демонстрацию практических примеров от преподавателей. Самостоятельная работа поможет закрепить полученные знания.

[ 03 ]

Обратная связь и поддержка

Мы поддерживаем онлайн-ресурс, где слушатели всегда могут задать вопрос преподавателю или коллективно обсудить возможные проблемы с другими студентами. Вы всегда сможете получить необходимую информацию в личном кабинете.

[ 04 ]

Дипломы и сертификаты

Все документы об окончании курсов собраны в одном месте в электронном формате — вы всегда можете посмотретьи скачать их в личном кабинете.

Остались вопросы?

Оставьте свои контактные данные — мы с вами свяжемся и все расскажем

Нажимая на кнопку «Отправить», я принимаю условия Политики конфиденциальности, и даю согласие на обработку персональных данных

WhatsApp
Telegram