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Formation Apache Airflow : comment apprendre à utiliser l’orchestrateur de workflow ?

Aurelia Fellous

Aurelia Fellous

3 min

Une formation Apache Airflow permet d’apprendre à maîtriser la plateforme d’orchestration de workflows open-source. Découvrez pourquoi et comment se former à cet outil incontournable du Data Scientist, du Data Engineer et du Machine Learning Engineer.

Apache Airflow est un moteur de flux de travail, un orchestrateur de workflow. Il permet de planifier et d’exécuter des ” pipelines ” de données complexes.

Grâce à cet outil open source, vous pouvez être assuré que chaque tâche du pipeline sera exécutée dans le bon ordre et bénéficie des ressources nécessaires. Cette plateforme fait partie des solutions incontournables pour le Data Engineering, la Data Science et le Machine Learning.

Pourquoi apprendre à utiliser Apache Airflow ?

L’automatisation est devenue un enjeu crucial dans toutes les industries. Elle permet aux entreprises d’accroître leur productivité et leur compétitivité.

Il est important d’automatiser autant de tâches que possible, pour éviter de répéter manuellement les mêmes procédures. Par exemple, dans l’ingénierie et la science des données, et dans le domaine du Machine Learning, la collecte de données en provenance de multiples bases de données peut être automatisée grâce à Apache Airflow.

De manière générale, cet outil permet la gestion et l’automatisation du processus ” ETL ” (extraction, transformation, loading) des données au coeur du Data Engineering et des tâches de Data Science. De même, Airflow permet de planifier et d’automatiser les pipelines de Machine Learning.

Airflow est idéal pour l’orchestration de workflows de Data Science et de Machine Learning, grâce à ses nombreuses fonctionnalités de monitoring, de capteurs et de customisation. De plus, cette solution est intégrée avec les principaux services de Big Data comme Hadoop et Spark.

Il est aussi possible d’utiliser Airflow en combinaison avec la plateforme de conteneurisation Docker pour le déploiement de workflows de Data Science. En effet, Docker facilite la création, le déploiement et l’exécution d’applications grâce au conteneurs permettant d’empaqueter une application et toutes ses dépendances. De son côté, Airflow permet d’automatiser le flux de travail du Data Scientist et de surveiller les pipelines en production.

Comment suivre une formation Apache Airflow ?

Pour apprendre à utiliser Apache Airflow, vous pouvez vous tourner vers les formations DataScientest. Cet outil compte parmi ceux que vous apprendrez à utiliser à travers le module ” automatisation et déploiement ” de notre formation Data Engineer, aux côtés de Docker et Flask.

Cette formation complète vous propose d’apprendre le métier de Data Engineer ou ingénieur des données. Vous pourrez notamment découvrir toutes les subtilités des processus ETL, de mise en production des modèles de Machine Learning, et de la création de pipelines de traitement de données en streaming.

Airflow est aussi au programme de notre cursus Data Scientist. Ce parcours vous permet d’apprendre le métier de scientifique des données. Vous découvrirez notamment comment choisir les données adéquates pour résoudre les données d’une entreprise, modéliser des résultats d’analyse des données, et élaborer des pipelines de Machine Learning.

Ces deux formations sont proposées en format BootCamp ou en formation continue, et mêle le présentiel au distanciel à travers une approche hybride ” Blended Learning ” innovante en France. Les deux parcours vous permettent d’acquérir un diplôme certifié par l’Université de la Sorbonne.

Si vous êtes déjà Data Scientist et souhaitez gagner en compétences en apprenant la mise en production de modèles de Machine Learning, nous proposons aussi une formation Machine Learning Engineer. Là encore, vous pourrez apprendre à manier Airflow à travers le module dédié à l’automatisation.

Vous savez désormais pourquoi et comment suivre une formation Airflow. Découvrez les autres outils du Data Engineering, tels que la Data Warehouse Cloud de Snowflake ou le service d’hébergement de code GitHub.