با شرکت در این دوره، شما به صورت عملی و گام به گام، مهارت‌های کلیدی زیر را کسب خواهید کرد که برای هر مهندس داده‌ای ضروری است:

• مفاهیم هسته‌ای Airflow: درک عمیق از معماری، اجزا و اصطلاحات کلیدی Airflow نظیر DAG (Directed Acyclic Graph)، Task، Operator، Sensor و Hook. این دانش پایه شما را برای ساخت سیستم‌های داده‌ای قوی می‌سازد.
• ساخت و زمان‌بندی DAGها: طراحی، کدنویسی، و زمان‌بندی گردش کارهای پیچیده داده‌ای با استفاده از پایتون. شما یاد می‌گیرید چگونه خطوط لوله داده خود را به صورت خودکار و قابل اطمینان اجرا کنید.
• استفاده از Operatorهای متنوع: کار با انواع Operatorهای پرکاربرد مانند BashOperator، PythonOperator، KubernetesPodOperator، S3Operator و DockerOperator. همچنین، نحوه ایجاد Operatorهای سفارشی برای رفع نیازهای خاص سازمان یا پروژه خود را فرا می‌گیرید.
• پیاده‌سازی Sensors: یادگیری نحوه استفاده از Sensors برای مکث و انتظار برای وقوع رویدادهای خارجی (مانند آماده شدن یک فایل در S3، تکمیل شدن یک وظیفه در سیستم دیگر، یا دریافت یک پیام از Kafka) قبل از ادامه گردش کار.
• مدیریت ارتباطات و Hookها: نحوه پیکربندی اتصالات امن به پایگاه‌های داده (PostgreSQL, MySQL)، سرویس‌های ابری (مانند AWS S3, Redshift, Snowflake, Google BigQuery) و APIهای مختلف با استفاده از Hookها.
• نظارت و رفع اشکال: استفاده از رابط کاربری وب Airflow برای نظارت دقیق بر وضعیت DAGها، مشاهده لاگ‌ها، و شناسایی و رفع مشکلات در گردش کارهای در حال اجرا به صورت کارآمد.
• برنامه‌ریزی پیشرفته و بهینه‌سازی: پیاده‌سازی ویژگی‌های پیشرفته مانند XComs برای به اشتراک‌گذاری داده بین Taskها، SubDAGs و Task Groups برای سازماندهی گردش کارهای تو در تو و پیچیده، و Branching برای اجرای مشروط Taskها.
• استقرار و عملیاتی کردن Airflow: آشنایی با روش‌های مختلف استقرار Airflow در محیط‌های توسعه و تولید، از جمله استفاده از Docker Compose برای راه‌اندازی محلی و اصول استقرار در محیط‌های کلاستر شده نظیر Kubernetes و Celery Executor.
• مدیریت خطا و قابلیت اطمینان: پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازتلاش (Retries)، مدیریت شکست‌ها، و اطمینان از پایداری و مقاومت گردش کارهای داده‌ای در برابر خطاها.
• بهترین شیوه‌ها و الگوهای طراحی: یادگیری بهترین روش‌ها برای نوشتن DAGهای تمیز، قابل نگهداری، ماژولار و مقیاس‌پذیر که بتوانند با رشد نیازهای داده‌ای شما سازگار شوند.

این دوره، مزایای بی‌شماری را برای شرکت‌کنندگان به ارمغان می‌آورد و شما را برای ورود به دنیای حرفه‌ای داده آماده می‌کند:

• ورود قدرتمند به بازار کار: با تسلط بر Airflow، به عنوان یک مهندس داده، متخصص MLOps یا دانشمند داده، مهارت‌های شما به شدت برای شرکت‌ها جذاب خواهد بود. Airflow یکی از ابزارهای پرتقاضا و کلیدی در صنعت داده است.
• افزایش کارایی و اتوماسیون: قادر خواهید بود گردش کارهای تکراری و پیچیده را به صورت خودکار و قابل اعتماد مدیریت کنید، که منجر به صرفه‌جویی چشمگیر در زمان، نیروی انسانی و منابع می‌شود.
• کسب تجربه عملی واقعی: تمرکز اصلی دوره بر آموزش عملی و پروژه‌محور است؛ با مثال‌های متعدد و تمرین‌های Hands-on، مفاهیم را به صورت عمیق درک خواهید کرد و اعتماد به نفس لازم برای اجرای پروژه‌های واقعی را بدست می‌آورید.
• انتقال دانش کاربردی: تمامی مباحث بر اساس سناریوهای واقعی و چالش‌های موجود در صنعت طراحی شده‌اند تا بلافاصله بتوانید دانش کسب شده را در محیط کار خود به کار بگیرید.
• آمادگی برای چالش‌های بزرگ داده: پس از اتمام دوره، می‌توانید خطوط لوله داده‌ای را برای پروژه‌های بزرگ مقیاس‌بندی کرده و مشکلات پیچیده مربوط به حجم بالای داده‌ها و وابستگی‌های پیچیده را حل کنید.
• دسترسی آفلاین و دائمی: محتوای دوره بر روی فلش مموری ارائه شده، بنابراین بدون نیاز به اینترنت و به صورت نامحدود به آن دسترسی خواهید داشت و می‌توانید هر زمان که بخواهید مطالب را مرور کنید.

برای بهره‌مندی حداکثری و بهینه از این دوره جامع، داشتن دانش پایه‌ای در موارد زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون: Airflow به صورت بومی با پایتون کدنویسی می‌شود. بنابراین، درک مفاهیم اولیه پایتون (نظیر توابع، کلاس‌ها، ماژول‌ها، ساختارهای داده) برای درک و کدنویسی DAGها ضروری است.
• مفاهیم اولیه خط فرمان (Command Line): توانایی کار با ترمینال یا خط فرمان برای اجرای دستورات و مدیریت فایل‌ها.
• درک کلی از پایگاه داده و SQL (مفید است): اگرچه ضروری نیست، اما آشنایی با نحوه کار پایگاه‌های داده و دستورات SQL می‌تواند در درک بهتر مثال‌های مربوط به ETL (Extract, Transform, Load) کمک‌کننده باشد.
• انگیزه بالا برای یادگیری: مهم‌ترین و اصلی‌ترین پیش‌نیاز، اشتیاق شما برای ورود به دنیای مهندسی داده و یادگیری ابزارهای قدرتمند و پرکاربرد آن است!

1. مقدمه و آشنایی با Apache Airflow

• چرا Airflow؟ معرفی چالش‌های ارکستراسیون داده و جایگاه Airflow در اکوسیستم داده‌های بزرگ
• معماری Airflow: بررسی دقیق اجزای اصلی (Scheduler, Webserver, Worker, Database) و نحوه تعامل آن‌ها
• نصب و راه‌اندازی Airflow به صورت محلی با Docker Compose برای شروع سریع و آسان
• اولین DAG شما: نوشتن، پیکربندی و اجرای یک DAG بسیار ساده برای درک اولیه فرآیند

2. مفاهیم اساسی DAGها و Taskها

• مقدمه‌ای بر DAGs (Directed Acyclic Graphs): تعریف، ویژگی‌ها (acyclic nature)، و کاربردها در خطوط لوله داده
• Tasks و Operators: تعریف وظایف اصلی در یک DAG و نحوه استفاده از Operatorها برای اجرای آن‌ها
• زمان‌بندی DAGها: درک Schedule Interval، Catchup، و Backfill برای اجرای مجدد DAGها در بازه‌های زمانی گذشته
• وابستگی‌های Task (Task Dependencies): تنظیم دقیق ترتیب اجرای وظایف با استفاده از عملگرهای bitshift (>>, <<) و set_downstream/set_upstream
• استفاده از Templating با Jinja: دینامیک‌سازی DAGها و استفاده از ماکروها برای انعطاف‌پذیری بیشتر

3. کار با عملگرها (Operators) و حسگرها (Sensors)

• بررسی و کاربرد عملگرهای پرکاربرد: BashOperator, PythonOperator, DummyOperator, ExternalTaskSensor
• عملگرهای پیشرفته برای تعامل با سیستم‌های ابری و کانتینری: S3Operator, KubernetesPodOperator, DockerOperator
• ایجاد عملگرهای سفارشی (Custom Operators): نوشتن Operatorهای اختصاصی برای رفع نیازهای خاص پروژه شما
• معرفی و کاربرد Sensors: انتظار برای وقوع رویدادها (مانند S3KeySensor, SqlSensor, FileSensor) برای ایجاد وابستگی‌های خارجی
• استفاده از Hooks برای ارتباط با سیستم‌های خارجی: مدیریت اتصالات به دیتابیس‌ها (PostgresHook), سرویس‌های ابری (S3Hook) و APIها

4. سازماندهی و مدیریت گردش کار پیچیده

• به اشتراک‌گذاری داده بین Taskها با XComs (Cross-communication): ارسال و دریافت اطلاعات بین وظایف در یک DAG
• سازماندهی DAGها با Task Groups و SubDAGs: مدیریت و گروه‌بندی وظایف برای بهبود خوانایی و ساختار DAGهای بزرگ
• پیاده‌سازی Branching (انشعاب): اجرای مشروط Taskها بر اساس منطق برنامه‌نویسی یا نتایج وظایف قبلی
• مدیریت پارامترها و پیکربندی دینامیک: استفاده از `params` و `default_args` برای انعطاف‌پذیری DAGها
• Handling Retries, Timeouts و SLAها (Service Level Agreements): پیکربندی مکانیزم‌های بازیابی خطا و تضمین زمان‌بندی اجرای وظایف

5. نظارت، رفع اشکال و بهترین شیوه‌ها

• رابط کاربری Airflow Webserver: استفاده کامل از داشبورد برای نظارت بر DAGها، مشاهده لاگ‌ها، نمودار گانت و وضعیت اجرای وظایف
• عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج در Airflow: شناسایی گلوگاه‌ها و خطاهای متداول در DAGها
• استفاده از لاگ‌برداری مؤثر برای ردیابی مشکلات: تنظیمات لاگینگ و اهمیت آن در تشخیص خطاها
• بهترین شیوه‌ها برای طراحی DAGهای مقیاس‌پذیر و پایدار: اصول Idempotency (هم‌پایگی), Modularity و تست‌پذیری
• اصول امنیت در Airflow: مدیریت کاربران، نقش‌ها و تنظیمات امنیتی

6. استقرار Airflow در محیط عملیاتی

• بررسی Executorهای مختلف: آشنایی با تفاوت‌ها و کاربردهای Sequential, Local, Celery, Kubernetes Executors
• استقرار Airflow در Docker و Docker Compose برای محیط‌های توسعه و تست
• مقدمه‌ای بر استقرار Airflow در Kubernetes برای محیط‌های تولیدی با مقیاس بالا
• ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری و پایداری در محیط‌های تولید: انتخاب Executor مناسب و تنظیمات Workerها

7. مثال‌های عملی و سناریوهای واقعی

• ساخت یک ETL Pipeline کامل (Extract, Transform, Load) با Airflow از منابع مختلف به یک انبار داده
• ارکستراسیون یک گردش کار آموزش و استقرار مدل یادگیری ماشین (MLOps)
• همگام‌سازی داده بین S3 و یک پایگاه داده (مثلاً Redshift یا Snowflake) با استفاده از Hookها و Operators
• زمان‌بندی و اتوماسیون گزارش‌گیری‌های پیچیده و ارسال اعلان‌ها از طریق ایمیل یا ابزارهای پیام‌رسان
• مدیریت گردش کارهای مربوط به جمع‌آوری و پردازش داده‌های رویدادی (Event-Driven Data)

در طول این دوره، شما با ده‌ها مثال واقعی و کاربردی سر و کار خواهید داشت که به شما کمک می‌کند مفاهیم را عمیقاً درک کرده و بلافاصله از آن‌ها در پروژه‌های خود استفاده کنید. برخی از این مثال‌ها عبارتند از:

• اتوماسیون استخراج، تبدیل و بارگذاری داده (ETL): ساخت DAGهایی که به طور خودکار داده‌ها را از یک منبع (مثلاً API عمومی، فایل‌های CSV در S3، یا پایگاه داده SQL) استخراج، پردازش (پاکسازی، تبدیل فرمت) و سپس در مقصد نهایی (مثلاً انبار داده، دیتالیک) بارگذاری می‌کنند.
• گردش کار یادگیری ماشین (MLOps): ارکستراسیون فرآیند کامل آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین، از جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های خام تا آموزش مدل، ارزیابی عملکرد، اعتبارسنجی و در نهایت استقرار مدل آموزش‌دیده در محیط عملیاتی.
• مدیریت رویدادهای سیستمی و پایش: استفاده از Airflow برای نظارت بر لاگ‌های سیستمی، بررسی سلامت سرویس‌ها، ارسال هشدار در صورت بروز خطا و انجام اقدامات اصلاحی خودکار.
• همگام‌سازی داده‌های ابری: ساخت DAGهایی برای انتقال و همگام‌سازی داده‌ها بین سرویس‌های مختلف ابری مانند AWS S3، Redshift، Google BigQuery، یا Azure Data Lake، و اطمینان از سازگاری داده‌ها.
• تولید گزارش‌های دوره‌ای و داشبوردها: زمان‌بندی و اجرای گزارش‌های تحلیلی پیچیده (با استفاده از SQL یا اسکریپت‌های پایتون)، تولید خروجی‌های مختلف (CSV, Excel, PDF) و توزیع خودکار آن‌ها به ذینفعان از طریق ایمیل یا سرویس‌های ابری.

این دوره، با تمرکز بر آموزش عملی و Hands-on، شما را در کمترین زمان ممکن به یک متخصص Airflow تبدیل می‌کند. تمامی مطالب با زبانی ساده و روان توضیح داده شده‌اند و با مثال‌های فراوان و کاربردی همراه هستند. کیفیت بالای محتوا و رویکرد پروژه‌محور از ویژگی‌های بارز این دوره است.