Datenautomatisierung mit Airflow Orchestrieren 1. Einführung in Datenautomatisierung mit Airflow: Definition und Bedeutung der Datenautomatisierung, Überblick über Apache Airflow und seine Architektur, Vorteile der Nutzung von Airflow für Datenpipelines 2. Installation und Konfiguration von Apache Airflow: Schritte zur Installation von Airflow, Konfiguration der Umgebung und Abhängigkeiten, Erste Schritte zur Erstellung von DAGs 3. Erstellung und Verwaltung von DAGs in Airflow: Definition und Struktur von Directed Acyclic Graphs (DAGs), Techniken zur Erstellung von DAGs für komplexe Workflows, Best Practices zur Verwaltung von DAGs 4. Monitoring und Fehlerbehebung in Airflow: Tools zur Überwachung von Airflow-Workflows, Strategien zur Fehlerbehebung und Optimierung, Wichtige Metriken zur Leistungsbewertung 5. Integration von Airflow mit anderen Datenquellen und Tools: Methoden zur Anbindung externer Datenquellen, Einsatz von Operatoren zur Automatisierung, Best Practices zur Integration von Tools 6. Optimierung von Datenpipelines mit Airflow: Techniken zur Verbesserung der Performance von Pipelines, Strategien zur Skalierung und Effizienzsteigerung, Monitoring der Pipeline-Leistung 7. Zukunft der Datenautomatisierung: Trends und Technologien: Aktuelle Trends in der Datenautomatisierung, Prognosen für zukünftige Entwicklungen, Vorbereitung auf kommende Herausforderungen 8. Praxisprojekt: Entwicklung einer Datenpipeline mit Airflow: Planung und Umsetzung eines eigenen Projekts mit Airflow, Präsentation der Ergebnisse und Diskussion, Feedback zur praktischen Umsetzung und Verbesserung