Практический курс Apache Airflow для инженеров данных
Надоели запутанные cron-задачи и ручной запуск скриптов? Наш углубленный 24-часовой курс обучения Apache Airflow поможет освоить самый популярный инструмент для оркестрации, который используют в ведущих IT-компаниях. Вы научитесь превращать хаос в данных в управляемые, автоматизированные data pipelines, став настоящим архитектором данных.
Забудьте о медленных процессах. С Apache Airflow вы научитесь создавать и отслеживать сложные рабочие процессы как код. Этот практический тренинг проведет вас от создания первого DAG до продвинутых техник, включая настройку отказоустойчивых конвейеров и интеграцию с Big Data. Наш курс Apache Airflow — это ваша прямая инвестиция в карьерный рост.
| Код курса | Даты начала курса | Стоимость обучения | Длительность обучения | Формат обучения |
|---|---|---|---|---|
| AIRF | 15 июня 2026 07 сентября 2026 |
76 800 руб. | 24 ак.часов Количество дней: 6 |
Дистанционный |
| Регистрация | ||||
Кому нужен Практический курс Apache Airflow для инженеров данных
Инженер данных
Устали от ручных запусков и непрозрачных скриптов? На курсе вы научитесь проектировать отказоустойчивые конвейеры данных, интегрировать Airflow с экосистемой Big Data (Spark, Kafka) и уверенно поддерживать пайплайны в production-среде, перейдя на подход «workflows as code».
Аналитик данных
Хотите самостоятельно автоматизировать сбор и подготовку данных, не ожидая инженеров? Вы научитесь создавать DAG для автоматического обновления отчетов и витрин. Получите полный контроль над своими аналитическими скриптами и значительно ускорьте получение результатов.
Разработчик DHW
Ищете надежный инструмент для оркестрации загрузки данных в DWH? Вы глубоко разберетесь в архитектуре Airflow, научитесь управлять конвейерами как кодом (DevOps-подход) и сможете проектировать масштабируемые и легко поддерживаемые data pipelines для хранилищ данных.
Минимальные требования
для курса
Знание базовых команд Linux. Базовый опыт программирования на Python/bash. Опыт программирования на SQL и понимание принципов работы реляционных баз данных.
Программа курса «Apache Airflow для инженеров данных»
Наше обучение Apache Airflow разработано для IT-специалистов, которые хотят систематизировать и углубить свои знания в области оркестрации данных. Программа курса по Airflow построена от простого к сложному и на 70% состоит из практики, где вы сможете применить полученные знания на реальных задачах.
* Программа курса на сайте, носит информационный характер, может незначительно отличаться от фактической и меняться без предварительного уведомления.
Что такое Airflow и зачем он нужен
- Роль Airflow в построении современных дата-пайплайнов
- Основные принципы работы: оркестрация, расписания, мониторинг, устойчивость
- Сравнение с конкурентами
- Когда Airflow — оправданный выбор, а когда — нет
Архитектура и ключевые элементы
- DAG: что это такое, как живет и исполняется
- Operators: виды и применимость
- Понимание жизненного цикла задач
Практическая часть
- Подготовка рабочей среды на виртуальных машинах
- Развёртывание Airflow
- Создание первого DAG и выполнение простых задач с Bash и Python
Чему вы научитесь на курсе Apache AirFlow
После прохождения курса вы сможете самостоятельно решать полный спектр задач, связанных с оркестрацией данных. От написания простых DAG до production развертывания:
- Проектировать и писать DAG-файлы: Вы освоите синтаксис и лучшие практики создания DAG, научитесь определять зависимости между задачами, использовать шаблоны Jinja и макросы для создания динамических пайплайнов.
- Использовать ключевые операторы и сенсоры: На практике поработаете с
BashOperator,PythonOperator,PostgresOperator,ExternalTaskSensorи другими, чтобы выполнять скрипты, работать с базами данных и реагировать на внешние события. - Управлять потоком выполнения: Глубоко разберетесь в
Trigger Rulesдля создания сложных правил запуска задач, освоитеBackfillиCatchupдля перезапуска исторических данных. - Обмениваться данными между задачами: Научитесь использовать
XComsиVariablesдля передачи информации и параметров между операторами в рамках одного DAG. - Оптимизировать и отлаживать пайплайны: Вы научитесь анализировать логи, находить «узкие» места, использовать
TaskGroupдля структурирования сложных DAG и применять продвинутые техники для повышения производительности. - Интегрировать Airflow с экосистемой Big Data: Научитесь подключать Airflow к PostgreSQL, Kafka, Spark и другим системам для построения комплексных конвейеров обработки данных.
Главная ценность для вас — это глубокое изучение технологии, которая является стандартом индустрии, и получение практических навыков, которые можно сразу же применить в работе.
Как проходит обучение: максимум практики и гибкости
Формат и расписание
Обучение проходит онлайн 6 дней, по 4 академических часа , с двумя короткими перерывами. Живые лекции и практические занятия на платформе для видеоконференций с записью трансляций. Доступ к лабораторным стендам 24 часа (круглосуточно) в течении 2 недель с даты начала обучения.
Практика на реальном стенде
70% курса — это практика. На всё время обучения вы получаете доступ к персональному стенду, развернутому в облаке, где сможете экспериментировать и выполнять лабораторные работы.
Доступ ко всем материалам
Все видеозаписи лекций, презентации и методические материалы будут доступны вам как во время, так и после завершения курса.
Поддержка и сообщество
В закрытом чате вы сможете задавать вопросы преподавателю, общаться с одногруппниками и обмениваться опытом. Чат остается вашим профессиональным сообществом и после выпуска.
Кто проводит курс
Профессиональные компетенции:
Профессиональные компетенции:
Профессиональные компетенции:
- Руководитель отдела искусственного интеллекта в компании Rubetek. Специализируюсь на разработке систем видеоаналитики — от облачных решений до внедрения в edge- устройствах.
- Эксперт по внедрению MLOps-практик для автоматизации процессов разработки и создания ML-решений. Проектирую архитектуру систем и настраиваю ETL-процессы для работы с данными.
- Специализация: разработка систем видеоаналитики — от облачных решений до внедрения в edge — устройствах.
- Опыт: распознавание лиц и автомобильных номеров, включая спецтранспорт; защита от спуф-атак; распознавание серийных номеров и показаний счётчиков воды; трекинг людей и транспортных средств; контроль качества и обнаружение брака на производстве.
Отзывы слушателей курса
Оставить отзывЧасто задаваемые вопросы (FAQ)
Cron — это простой планировщик задач.
Airflow — это полноценный фреймворк для оркестрации. Он позволяет не просто запускать задачи по времени, а выстраивать сложные зависимости между ними, автоматически перезапускать упавшие задачи, визуализировать потоки данных, отслеживать историю выполнений и многое другое.
Отправьте заявку на обучение
Остались вопросы по формату обучения, содержанию курсов, стоимости, сертификатам или другим важным моментам? Оставьте номер телефона или email и мы оперативно проконсультируем вас в течение дня