Apache Airflow Best Practices equips data professionals with the skills to master Airflow, from foundational concepts to advanced deployment strategies. This course is essential for those wanting to build scalable data pipelines, optimize workflows, and leverage Airflow in cloud environments.
Apache Airflow Best Practices
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Explore the new features and improvements in Apache Airflow 2.0
Design and build scalable data pipelines using DAGs
Implement ETL pipelines, ML workflows, and advanced orchestration strategies
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Business Workflow Analysis
- Kategorie: System Monitoring
- Kategorie: Configuration Management
- Kategorie: Cloud Deployment
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Devops Tools
- Kategorie: Multi-Tenant Cloud Environments
- Kategorie: Workflow Management
- Kategorie: DevOps
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: Apache Airflow
- Kategorie: Continuous Deployment
- Kategorie: CI/CD
Wichtige Details
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Dezember 2025
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13 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 13 Module
In this section, we explore data orchestration fundamentals, Airflow 2.0 features, and best practices for building scalable pipeline solutions.
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2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore Apache Airflow's core concepts, including DAGs, task groups, and triggers, and how to implement them for efficient workflow automation and optimization.
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1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore Airflow components, their roles, and how to select and optimize executors for efficient workflow orchestration and scalability.
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1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore Airflow DAG authoring for API data extraction, focusing on task design with operators and workflow optimization for efficient data pipelines.
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1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore connecting Apache Airflow to external sources, designing DAGs with failure alerts, and managing secrets securely for efficient workflow automation.
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1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we cover creating Airflow UI plugins for custom workflow monitoring using Flask blueprints and metrics dashboards.
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1 Video1 Lektüre1 Aufgabe
In this section, we explore creating and distributing custom Airflow providers, focusing on structured packaging, testing, and reusable code for scalable workflow automation.
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1 Video3 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore orchestrating machine learning workflows, focusing on DAG design, implementation, and MLOps practices for operational model deployment and performance analysis.
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1 Video2 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore abstracting Airflow workflows to enable non-technical users to create and manage tasks. Key concepts include templated DAGs, workflow scheduling, and simplified orchestration for improved collaboration.
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1 Video2 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore Airflow deployment strategies, DAG delivery patterns, and secure configuration management to optimize workflow efficiency and reliability.
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1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore monitoring strategies for Airflow systems and DAGs, focusing on core component health, DAG performance metrics, and alerting mechanisms for efficient workflow management.
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1 Video2 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore strategies for implementing multi-tenancy in Airflow, focusing on isolation, operational requirements, and secure shared infrastructure management.
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1 Video1 Lektüre1 Aufgabe
In this section, we explore planning migration activities, implementing technical strategies, and executing pipeline changes with minimal downtime to ensure smooth Airflow transitions.
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1 Video1 Lektüre1 Aufgabe
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
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Chaitanya A.
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