Data Pipeline mit AirflowModul 1: Einführung in Workflow-Orchestrierung
  • Rolle von Airflow in modernen Data Pipelines
  • Konzepte wie DAGs, Tasks und Operatoren
  • Abhängigkeiten und Zeitplanung
Modul 2: Entwicklung von Airflow-Pipelines
  • Erstellung von DAGs mit Python
  • Integration von ETL- und ELT-Prozessen
  • Fehlerhandling und Wiederholungslogiken
Modul 3: Betrieb und Monitoring
  • Überwachung von Pipeline-Ausführungen
  • Performance-Analyse und Optimierung
  • Dokumentation von Airflow-Workflows