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
Ce cours fait partie de Spécialisation LLM Optimization & Evaluation
Instructeur : LearningMate
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Build automated data pipelines with Apache Airflow, manage schema evolution to prevent failures, and implement monitoring for data integrity.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Quality
- Catégorie : System Monitoring
- Catégorie : Real Time Data
- Catégorie : Scalability
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Apache Airflow
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Continuous Monitoring
- Catégorie : Data Modeling
- Catégorie : Data Integrity
- Catégorie : Extract, Transform, Load
- Catégorie : Technical Communication
- Catégorie : Data Transformation
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
décembre 2025
Enseigné en Anglais
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Il y a 3 modules dans ce cours
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.
Inclus
1 vidéo2 lectures2 devoirs
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.
Inclus
2 vidéos2 lectures2 devoirs
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.
Inclus
2 vidéos1 lecture3 devoirs
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