معرفی دوره

این دورهٔ آموزشی که توسط پلتفرم Datacamp منتشر شده، به شما مهارت‌های پایه و پیشرفته در Apache Airflow را در محیط پایتون آموزش می‌دهد. Apache Airflow یکی از قدرتمندترین ابزارهای اورکستراسیون جاب‌های داده و گردش‌کار (workflow) در دنیای داده است. در این دوره، از نصب و پیکربندی اولیه تا تعریف DAG، شناسایی خطا و مانیتورینگ را به‌صورت عملی خواهید آموخت.

زمان برگزاری: اکتبر ۲۰۲۴
سطح دوره: از مبتدی تا متوسط
تعداد فصل‌ها: ۵ فصل اصلی همراه با پروژه‌های کوچک و تمرین‌های عملی.

پیش‌نیازها

برای استفادهٔ بهینه از این دوره، آشنایی اولیه با مفاهیم زیر ضروری است:

• مبانی زبان پایتون (توابع، حلقه‌ها، مدیریت خطا)
• اصول ETL و پردازش داده
• درک پایه‌ای از SQL و پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• آشنایی با خط فرمان (Command Line)

در صورتی که با هر یک از مباحث فوق ناآشنا هستید، پیشنهاد می‌شود پیش از شروع دوره، منابع مقدماتی را مطالعه کنید تا درک مفاهیم Airflow تسهیل شود.

سرفصل‌های دوره

• فصل ۱: معرفی Airflow و معماری DAG ها
• فصل ۲: نصب، پیکربندی و راه‌اندازی اولین محیط محلی
• فصل ۳: طراحی و تعریف وظایف (Tasks) و ارتباطات (Dependencies)
• فصل ۴: مانیتورینگ، لاگ‌ها و مدیریت خطا
• فصل ۵: یکپارچه‌سازی با ابزارهای ابری و پایگاه داده
• پروژه پایانی: ساخت یک جریان کاری ETL کامل از داده‌های خام تا گزارش‌گیری

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• ساختار کلی DAG و چگونگی تعریف زمان‌بندی
• نحوهٔ پیاده‌سازی Operators و Task‌های سفارشی
• ارتباط با پایگاه داده‌ها و سرویس‌های بیرونی از طریق Hooks
• مدیریت خطاها و راهکارهای Retry
• بهینه‌سازی عملکرد و زمان‌بندی‌های پیچیده
• نحوهٔ استقرار روی سرور و استفاده از Kubernetes Executor

مزایا و دستاوردها

• کسب مهارت در آماده‌سازی و اورکستراسیون داده برای پروژه‌های بزرگ
• افزایش توانایی شما در طراحی گردش‌کارهای مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد
• افزایش سرعت توسعهٔ پروژه‌های داده با استفاده از Airflow
• دانش عملی در مانیتورینگ و رفع خطاهای زمان اجرا
• قابلیت ارائهٔ پروژه‌های حرفه‌ای در رزومه و لینکدین

مثال‌های عملی

طی این دوره، چند پروژهٔ عملی را به‌صورت گام‌به‌گام انجام خواهید داد. در ادامه یک مثال ساده از تعریف یک DAG برای دریافت داده از یک API و ذخیره آن در پایگاه داده را می‌بینیم:

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime

def fetch_data():
    import requests
    response = requests.get("https://api.example.com/data")
    data = response.json()
    # ذخیره در دیتابیس
    print("داده‌ها با موفقیت دریافت شد")

with DAG(
    dag_id="fetch_and_store_data",
    start_date=datetime(2024, 10, 1),
    schedule_interval="@daily",
    catchup=False
) as dag:
    task_fetch = PythonOperator(
        task_id="fetch_data_task",
        python_callable=fetch_data
    )
  

این مثال نشان می‌دهد چگونه می‌توان با چند خط کد، یک جریان ساده را تعریف و زمان‌بندی کرد. در فصل‌های بعد، به مباحث Retry، Branching و اتصال به وان‌چی (Webhooks) خواهیم پرداخت.

جمع‌بندی

دورهٔ «مقدمه‌ای بر Apache Airflow در پایتون» فرصت طلایی برای ورود به دنیای اورکستراسیون داده‌ها و مدیریت گردش‌کارهای پیچیده است. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود تا پروژه‌های داده‌ای خود را به‌صورت حرفه‌ای سازماندهی، اجرا و مانیتور کنید. دانلود رایگان این نرم‌افزار آموزشی از Datacamp، گامی مهم در تقویت مهارت‌های داده‌کاوی و مهندسی داده محسوب می‌شود. همین امروز شروع کنید و با تسلط بر Airflow، در بازار کار داده بدرخشید!