Datenpipelines mit Python- Mit pandas und Apache Airflow automatisieren

Datenpipelines mit Python: Mit pandas und Apache Airflow automatisieren

Ein praxisorientierter Leitfaden zur Entwicklung robuster, automatisierter Datenprozesse mit pandas und Airflow

Inhaltsverzeichnis

Kapitel 1: Einführung in Datenpipelines

• Was ist eine Datenpipeline?
• Typische Anwendungsfälle: ETL, Reporting, Data Science
• Bestandteile: Extraktion, Transformation, Laden
• Herausforderungen und Ziele

Kapitel 2: pandas als Transformationswerkzeug

• Datenquellen einlesen: CSV, Excel, JSON, SQL
• Daten filtern, bereinigen und transformieren
• Spalten umbenennen, Werte berechnen, Datentypen anpassen
• Mini-Projekt: Rohdaten in ein einheitliches Format bringen

Kapitel 3: Erste manuelle Datenpipeline mit Python

• Funktionen modularisieren
• Schrittweise Datenverarbeitung mit pandas
• Ergebnisse als Datei oder in Datenbank speichern
• Mini-Projekt: Manuelle Monatsreport-Pipeline in Python

Kapitel 4: Automatisierung mit Apache Airflow – Überblick

• Was ist Apache Airflow?
• Airflow-Komponenten: DAGs, Tasks, Scheduler, UI
• Installation lokal (Docker oder venv)
• Erste Schritte im Webinterface

Kapitel 5: DAGs und Operatoren verstehen

• Ein DAG als definierte Pipeline
• PythonOperator, BashOperator, EmailOperator
• Abhängigkeiten, Reihenfolge und Ausführungslogik
• Mini-Projekt: Tägliche Datenbereinigung mit PythonOperator

Kapitel 6: Dynamische und wiederverwendbare Pipelines bauen

• Templates, Parameter und Umgebungsvariablen
• Jinja in Airflow verwenden
• Mini-Projekt: Monatsweise Pipeline-Generierung mit Parametern

Kapitel 7: Datenintegration mit externen Quellen

• API-Daten abrufen und transformieren
• Datenbanken (PostgreSQL, MySQL) anbinden
• Cloud-Speicher (S3, GCS) integrieren
• Mini-Projekt: Datenabruf von einer externen API mit Airflow

Kapitel 8: Logging, Monitoring und Fehlerbehandlung

• Logs im Airflow UI lesen
• Task-Retry, E-Mail-Benachrichtigungen
• Fallback-Strategien bei fehlgeschlagenen Tasks
• Mini-Projekt: Fehlerrobuste Pipeline mit Alerting

Kapitel 9: Airflow in Produktion – Best Practices

• DAGs strukturieren und versionieren
• Codequalität und Wiederverwendbarkeit
• Sicherheit und Skalierbarkeit (Rollen, Secrets, Docker, Kubernetes)
• Mini-Projekt: Deployment einer Pipeline im Docker-Container

Kapitel 10: Kombiprojekt – End-to-End Datenpipeline

• Daten von einer API holen
• Mit pandas bereinigen und berechnen
• Ergebnisse speichern und Berichte versenden
• Komplette Umsetzung als Airflow-DAG

Anhang A: pandas-Kochbuch für Transformationen

• Filter, groupby, merge, pivot, apply, explode, etc.

Anhang B: Wichtige Airflow-Konzepte auf einen Blick

• DAG, Operator, TaskInstance, XCom, Schedule Interval

Anhang C: Übungsaufgaben mit Lösungen

• DAG mit zwei Operatoren schreiben
• Datenpipeline mit Fehlerbehandlung erweitern
• pandas-Transformation in Airflow integrieren
• Lösungen mit Schritt-für-Schritt-Erklärung