Automate Data Pipelines: Schema Evolution is an intermediate course designed for data engineers, analysts, and developers looking to build robust, failure-resistant data workflows. In today's dynamic data landscape, pipelines often break when source data structures change unexpectedly—a problem known as schema drift. This course tackles that challenge head-on, teaching you how to design and automate data pipelines that can gracefully handle schema evolution using Apache Airflow.
Automate Data Pipelines: Schema Evolution
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Automate Data Pipelines: Schema Evolution
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für LLM Optimization & Evaluation
Dozent: LearningMate
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Build automated data pipelines with Apache Airflow, manage schema evolution to prevent failures, and implement monitoring for data integrity.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Extract, Transform, Load
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Real Time Data
- Kategorie: Data Modeling
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: Apache Airflow
- Kategorie: Technical Communication
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Continuous Monitoring
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: Data Quality
- Kategorie: Data Integrity
- Kategorie: System Monitoring
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Dezember 2025
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
This module provides a deep dive into the world of workflow automation with Apache Airflow. You will move from understanding the core concepts of DAGs and operators to building a complete, scheduled data pipeline in a hands-on lab. The focus is on creating robust, idempotent workflows that form the backbone of reliable data systems.
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lektüren2 Aufgaben
Data sources are not static. This module addresses the critical skill of managing schema evolution. You will learn how to analyze the downstream impact of source data changes and use dbt to adapt your data quality tests, ensuring your pipelines remain robust and trustworthy even as data structures evolve.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben
This module extends beyond building pipelines to tackle "silent failures"—where a successful run produces bad data—and establishes observability as the core defense. You will instrument Airflow DAGs to emit key health metrics like freshness, volume, and duration, and configure automated alerts using on_failure_callback. By the end, you will construct resilient pipelines that fail loudly, ensuring data integrity and stakeholder trust.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre3 Aufgaben
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Felipe M.
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Jennifer J.
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Larry W.
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Häufig gestellte Fragen
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