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Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Workflow Management
  • Catégorie : Multi-Tenant Cloud Environments
  • Catégorie : Configuration Management
  • Catégorie : Performance Tuning
  • Catégorie : DevOps
  • Catégorie : CI/CD
  • Catégorie : Business Workflow Analysis
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Scalability
  • Catégorie : Key Management
  • Catégorie : Devops Tools
  • Catégorie : Cloud Deployment
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Apache Airflow
  • Catégorie : AI Workflows
  • Catégorie : Python Programming

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Évaluations

13 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 13 modules dans ce cours

In this section, we explore data orchestration fundamentals, Airflow 2.0 features, and best practices for building scalable pipeline solutions.

Inclus

2 vidéos2 lectures1 devoir

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.

Inclus

1 vidéo4 lectures1 devoir

In this section, we explore Airflow components, their roles, and how to select and optimize executors for efficient workflow orchestration and scalability.

Inclus

1 vidéo4 lectures1 devoir

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.

Inclus

1 vidéo4 lectures1 devoir

In this section, we explore connecting Apache Airflow to external sources, designing DAGs with failure alerts, and managing secrets securely for efficient workflow automation.

Inclus

1 vidéo4 lectures1 devoir1 sujet de discussion

In this section, we cover creating Airflow UI plugins for custom workflow monitoring using Flask blueprints and metrics dashboards.

Inclus

1 vidéo1 lecture1 devoir

In this section, we explore creating and distributing custom Airflow providers, focusing on structured packaging, testing, and reusable code for scalable workflow automation.

Inclus

1 vidéo3 lectures1 devoir

In this section, we explore orchestrating machine learning workflows, focusing on DAG design, implementation, and MLOps practices for operational model deployment and performance analysis.

Inclus

1 vidéo2 lectures1 devoir1 sujet de discussion

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.

Inclus

1 vidéo2 lectures1 devoir

In this section, we explore Airflow deployment strategies, DAG delivery patterns, and secure configuration management to optimize workflow efficiency and reliability.

Inclus

1 vidéo4 lectures1 devoir

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.

Inclus

1 vidéo2 lectures1 devoir

In this section, we explore strategies for implementing multi-tenancy in Airflow, focusing on isolation, operational requirements, and secure shared infrastructure management.

Inclus

1 vidéo1 lecture1 devoir

In this section, we explore planning migration activities, implementing technical strategies, and executing pipeline changes with minimal downtime to ensure smooth Airflow transitions.

Inclus

1 vidéo1 lecture1 devoir

Instructeur

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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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