When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Automate Data Workflows with Airflow Excellence

kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

Wir übersetzen es in weitere Sprachen.

Automate Data Workflows with Airflow Excellence

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Dozent: Hurix Digital

Bei enthalten

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2 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1 Stunde zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

2 Module

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1 Stunde zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

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Was Sie lernen werden

Production-grade workflows require proactive failure handling strategies, not reactive troubleshooting approaches.
Parameterization and configuration management are essential for workflow reusability across different environments and datasets.
Task dependency design and SLA monitoring form the foundation of reliable data pipeline operations.
Robust workflow architecture prevents downstream business disruptions and reduces operational overhead.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Workflow Management
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Dependency Analysis
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Service Level
Kategorie: Service Level Agreement
Kategorie: Scalability

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Apache Airflow

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Januar 2026

Bewertungen

3 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

91% of learners achieved a positive career outcome

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen

Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar

Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.

Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

Transform your data engineering capabilities with production-ready Apache Airflow workflows that eliminate manual intervention and ensure bulletproof reliability. This course empowers data engineers to move beyond simple task scheduling to architecting resilient, maintainable, and configurable automated pipelines that handle real-world complexities.

You'll master the art of defining logical task dependencies, implementing automated retry mechanisms for transient failures, configuring Service Level Agreements with proactive alerting, and designing parameterized workflows that adapt to different scenarios. By course completion, you'll confidently create robust DAGs that integrate monitoring systems like Slack, handle edge cases gracefully, and scale from development to production environments. This course is unique because it focuses on production-grade practices from day one, teaching you to build workflows that data teams actually trust to run unsupervised. You'll work with real-world scenarios involving sales data processing, automated monitoring, and enterprise-level reliability requirements. To be successful in this course, you should have basic Python knowledge and familiarity with data processing concepts.

Moduldetails

Learners will understand the foundational concepts and design principles for creating robust data workflows with Apache Airflow.Module Learning Objective: Apply robust design principles to author automated data workflows.Apply robust design principles to author automated data workflows.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Learners will implement production-grade Airflow workflows with retry mechanisms, SLA monitoring, and parameterization for enterprise-ready data pipeline resilience.