In einer Apache Airflow-Schulung lernst du, die Open-Source-Plattform für die Orchestrierung von Workflows zu beherrschen. Finde heraus, warum und wie du dieses unverzichtbare Werkzeug für Data Scientists, Data Engineers und Machine Learning Engineers erlernen kannst.
Apache Airflow ist eine Workflow-Engine, ein Orchestrator für Arbeitsabläufe. Es ermöglicht die Planung und Ausführung von komplexen Daten-„Pipelines“.
Mit diesem Open-Source-Tool kannst du sicher sein, dass jede Aufgabe in der Pipeline in der richtigen Reihenfolge ausgeführt wird und die nötigen Ressourcen erhält. Diese Plattform gehört zu den unverzichtbaren Lösungen für Data Engineering, Data Science und Machine Learning.
Warum sollte man lernen, Apache Airflow zu benutzen?
Die Automatisierung ist in allen Branchen zu einer entscheidenden Herausforderung geworden. Sie ermöglicht es den Unternehmen, ihre Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.
Es ist wichtig, so viele Aufgaben wie möglich zu automatisieren, um zu vermeiden, dass dieselben Verfahren manuell wiederholt werden müssen. Beispielsweise kann in den Bereichen Technik und Datenwissenschaft sowie Machine Learning das Sammeln von Daten aus mehreren Datenbanken mithilfe von Apache Airflow automatisiert werden.
Im Allgemeinen ermöglicht dieses Tool die Verwaltung und Automatisierung des ETL-Prozesses (Extraktion, Transformation, Laden) von Daten, der im Zentrum des Data Engineering und der Data Science-Aufgaben steht. Ebenso können mit Airflow Machine-Learning-Pipelines geplant und automatisiert werden.
Airflow ist ideal für die Orchestrierung von Data Science- und Machine Learning-Workflows, da es zahlreiche Überwachungs-, Sensor- und Anpassungsfunktionen bietet. Außerdem ist diese Lösung mit den wichtigsten Big-Data-Diensten wie Hadoop und Spark integriert.
Es ist auch möglich, Airflow in Kombination mit der Container-Plattform Docker für den Einsatz von Data Science-Workflows zu verwenden. Docker erleichtert die Erstellung, Bereitstellung und Ausführung von Anwendungen durch Container, in denen eine Anwendung und alle ihre Abhängigkeiten verpackt werden können. Airflow ermöglicht es, den Arbeitsablauf von Data Scientists zu automatisieren und die Pipelines in der Produktion zu überwachen.
Wie und wo kann ich eine Apache Airflow-Schulung absolvieren?
Um zu lernen, wie man Apache Airflow verwendet, entdecke die DataScientest Schulungen.
Airflow ist eines der Werkzeuge, die du im Modul „Automatisierung und Einsatz“ unseres Data-Engineer-Kurses zusammen mit Docker und Flask verwenden lernst.
Dieser umfassende Kurs bietet dir die Möglichkeit, den Beruf des Data Engineers zu erlernen. Du wirst alle Feinheiten des ETL-Prozesses, der Produktion von Machine-Learning-Modellen und der Erstellung von Pipelines für die Verarbeitung von Streaming-Daten kennen lernen.
Airflow ist auch Teil unseres Data Scientist-Kurses. In diesem Kurs kannst du den Beruf des Datenwissenschaftlers erlernen. Du wirst u. a. erfahren, wie du die richtigen Daten auswählst, um die Daten eines Unternehmens zu lösen, Datenanalyseergebnisse zu modellieren und Machine-Learning-Pipelines zu entwickeln.
Beide Kurse werden im BootCamp-Format oder als berufsbegleitende Ausbildung angeboten und verbinden Präsenzunterricht mit Fernunterricht durch einen in Frankreich innovativen hybriden Blended-Learning-Ansatz. Beide Wege führen dich zu einem von der Universität Sorbonne zertifizierten Abschluss.
Wenn du bereits Data Scientist bist und deine Fähigkeiten erweitern möchtest, indem du lernst, wie man Machine-Learning-Modelle in die Produktion bringt, bieten wir auch einen Machine-Learning-Engineer-Kurs an. Auch hier kannst du lernen, mit Airflow umzugehen, und zwar durch das Modul, das der Automatisierung gewidmet ist.
Du weißt jetzt, warum und wie du eine Airflow-Schulung absolvieren kannst. Lerne auch andere Tools für Data Engineering kennen, z. B. die Data Warehouse Cloud von Snowflake oder den Code-Hosting-Service GitHub.
