« Automatisation des pipelines de données : évolution des schémas » est une formation de niveau intermédiaire destinée aux ingénieurs de données, aux analystes et aux développeurs qui souhaitent mettre en place des flux de données robustes et résistants aux pannes. Dans le paysage dynamique des données d’aujourd’hui, les pipelines tombent souvent en panne lorsque les structures des données sources changent de manière inattendue — un problème connu sous le nom de « dérive de schéma ». Ce cours s’attaque de front à ce défi en vous apprenant à concevoir et à automatiser des pipelines de données capables de gérer en douceur l’évolution des schémas à l’aide d’Apache Airflow.

Vous acquerrez une expérience pratique dans la conception, la création et la planification de pipelines de données complexes (DAG) qui automatisent les processus ETL, de l’extraction au chargement. Le programme met fortement l’accent sur la création de flux de travail idempotents capables de détecter les changements de schéma et de s’y adapter, garantissant ainsi l’intégrité des données et prévenant les défaillances coûteuses. Grâce à des travaux pratiques et à des études de cas concrets issus d’entreprises telles qu’Uber et BharatPe, vous mettrez en œuvre des contrôles de validation des données et développerez des systèmes complets de surveillance et d’alerte. À l’issue de cette formation, vous serez en mesure de créer des pipelines de données résilients, évolutifs et entièrement automatisés, conçus pour résister aux complexités des environnements de données réels.