Редактор: Иван Шарков

Обновлено: 15 августа 2026

Курсы Apache Airflow

Подборка из лучших курсов по Apache Airflow. Информация обновляется ежедневно.

Стоимость курсов — от 4 490 ₽ до 111 400 ₽, средняя стоимость — 55 978 ₽, длительность обучения от 1 недели до 11 месяцев, в среднем — 4 месяца.

Курс	Школа	Цена	Рассрочка	Длительность	Дата начала	Ссылка
Дата-инженер с нуля до middle Подробнее	Нетология 3.1 47 отзывов	Цена 111 400 ₽ 225 070 ₽ с промокодом kursy-online	От 3 438 ₽/мес Без переплат на 2 года.	Длительность 11 месяцев	Старт 15 сентября	Подробнее
Apache Airflow для аналитика	Stepik 4.7 34 отзыва	Цена 4 490 ₽		Длительность 1 неделя	Старт В любое время	Подробнее
Дата-инженер	Slurm 3.5 15 отзывов	Цена 35 000 ₽	От 8 750 ₽/мес Рассрочка на 4 месяца	Длительность 3 месяца	Старт 27 ноября	Подробнее
Data Warehouse Analyst	Otus 3.4 76 отзывов	Цена 76 500 ₽ 85 000 ₽	От 7 650 ₽/мес	Длительность 5 месяцев	Старт 27 августа	Подробнее
Apache AirFlow: эффективная оркестрация задач Подробнее	IBS 3.8 7 отзывов	Цена 52 500 ₽		Длительность 1 неделя	Старт В любое время	Подробнее

Таблица сравнения курсов по технологиям и инструментам

Курс / технология	Python	SQL	Apache Airflow	Docker	PostgreSQL	Linux	Hadoop	ETL-процессы	ClickHouse	Greenplum
Дата-инженер с нуля до middle Нетология	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✕	✕	✕
Apache Airflow для аналитика Stepik	✓	✓	✓	✓	✕	✕	✕	✓	✕	✕
Дата-инженер Slurm	✓	✓	✓	✓	✕	✕	✓	✕	✓	✓
Data Warehouse Analyst Otus	✓	✓	✕	✕	✓	✕	✕	✕	✓	✓
Apache AirFlow: эффективная оркестрация задач IBS	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✕	✓	✕	✕

Все курсы Apache Airflow с подробным описанием

3.1

47 отзывов

Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181515 от 28.01.2021

Помощь с трудоустройством

Сертификат

Диплом о профессиональной переподготовке .

Возврат средств

Три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, вам вернут всю сумму.

Дата-инженер с нуля до middle

Особенности: Python, SQL, Apache Airflow, Apache Spark, интеграционные процессы ELT/ETL, облачные инфраструктуры
Для кого: Базовое понимание логики программирования, потребность в навыках автоматизации потоков обработки данных и построения архитектуры хранилищ
Результат: Создание ETL-пайплайнов, проектирование архитектуры хранилища данных, деплой инфраструктуры в облачном окружении
Важно знать: Работа с командной строкой Linux обязательна, базовые навыки Python ускоряют освоение технических модулей
Плюсы: Apache Airflow как стандарт управления жизненным циклом потоков данных в Enterprise-сегменте
Что еще: Оркестрация данных средствами автоматизации планирования и выполнения задач
Формат: Обучение онлайн, видеоуроки в записи.
Объем практики: 75%

ПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающих

Начало:

15 сентября

Цена:

111 400 ₽

-50 %

Срок:

11 месяцев

Рассрочка:

3 438 ₽/мес

Подробнее

3.8

7 отзывов

Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181313 (старый номер: № 039958) от 07.03.2019

Сертификат

Удостоверение о повышении квалификации

Apache AirFlow: эффективная оркестрация задач

Особенности: Apache Airflow, DAG development, task dependency automation, data pipeline monitoring, custom operators
Для кого: Специалисты с базовыми навыками разработки на Python и опытом написания SQL-запросов, которым необходимо автоматизировать процессы передачи данных и настроить оркестрацию потоков
Результат: Разработка ETL-процессов, конфигурация зависимостей внутри DAGs, создание кастомных операторов, настройка системы мониторинга и логирования задач
Важно знать: Требуется начальная подготовка в работе с Python, базовыми командами Linux и принципами проектирования баз данных
Плюсы: Экспертиза в проектировании и кастомизации операторов для интеграции с нестандартными источниками данных
Что еще: Практика проектирования отказоустойчивых конвейеров данных и управления зависимостями между задачами
Формат: Видеоуроки в записи
Занятий: 24 ак.ч.
Объем практики: 70%

Консультация экспертовДля начинающих

Начало:

в любое время

Цена:

52 500 ₽

Срок:

1 неделя

Подробнее

FAQ по курсам направления «Apache Airflow»

Какие навыки нужно подтянуть до начала обучения Apache Airflow?

Минимальный порог входа — уверенное написание SQL-запросов с JOIN, подзапросами и оконными функциями, а также базовое чтение кода на Python. Без этого вы не сможете разбирать DAG-и и операторы Airflow.

Второй обязательный блок — командная строка Linux и Docker. На курсах развёртывание Airflow идёт в контейнерах, и если вы не умеете работать с терминалом, первые же лабораторные встанут.

Полезно заранее разобраться с принципами ETL и ELT: чем отличается извлечение данных из источника, трансформация и загрузка, чтобы не тратить время курса на базовые концепции.

Чем различаются программы по глубине погружения в Airflow?

Короткие курсы вроде «Apache Airflow для аналитика» на Stepik фокусируются на оркестрации: вы учитесь писать DAG-и, настраивать расписания, зависимости между задачами и мониторинг. Это формат для аналитиков, которым нужно автоматизировать регулярные выгрузки.

Длинные программы уровня дата-инженера добавляют проектирование хранилищ данных (Star schema, Data Vault), работу с ClickHouse, Greenplum, Apache Spark и Kafka. Здесь Airflow — один из инструментов в связке с Docker, Kubernetes и облачной инфраструктурой Yandex Cloud.

Какие типичные ошибки допускают новички при работе с Airflow?

Первая ошибка — запуск тяжёлых вычислений прямо внутри PythonOperator. Airflow создан для оркестрации, а не для обработки данных: вычисления нужно выносить в отдельные сервисы или Spark-задачи, а DAG должен только управлять потоком.

Вторая — игнорирование идемпотентности. Если задача упала и перезапустилась, она не должна дублировать данные. Без этого принципа конвейер ломается при любом сбое.

Третья — хранение паролей и токенов прямо в коде DAG вместо использования Connections и Variables.

В каком порядке осваивать стек дата-инженера?

Начинайте с SQL и Python — это фундамент, без которого двигаться дальше бессмысленно. Затем освойте Linux-терминал и Docker: без них невозможно развернуть локальную среду разработки.

После этого переходите к Airflow и принципам ETL/ELT — научитесь строить пайплайны. Далее подключайте хранилища данных: PostgreSQL для OLTP-нагрузки, ClickHouse или Greenplum для аналитики.

На последнем этапе добавляйте Apache Kafka для потоковой передачи, Apache Spark для распределённой обработки и Kubernetes для масштабирования инфраструктуры.

Какие курсы Apache Airflow выбирают чаще всего?

Ниже — список программ, на которые пользователи каталога переходят чаще всего за последние три месяца. Эти курсы охватывают разные форматы: от коротких модулей по оркестрации до полноценных программ подготовки дата-инженеров.

Выбор конкретной программы зависит от вашей базы: аналитикам с SQL подойдут компактные курсы по оркестрации, а разработчикам — комплексные программы с охватом всего стека.

Data Warehouse Analyst — Otus
Дата-инженер с нуля до middle — Нетология
Дата-инженер — Slurm
Apache AirFlow: эффективная оркестрация задач — IBS
Apache Airflow для аналитика — Stepik

В каких школах обучают Apache Airflow?

Направление представлено в нескольких школах с разными подходами: от узкоспециализированных курсов по оркестрации до комплексных программ по дата-инженерии. Вот школы, которые пользователи каталога выбирают чаще всего.

Обратите внимание на структуру программ: одни школы дают Airflow как отдельный модуль, другие встраивают его в сквозной процесс построения хранилищ данных.

Otus — рейтинг 3.4, 76 отзывов
Нетология — рейтинг 3.1, 47 отзывов
Slurm — рейтинг 3.5, 15 отзывов
IBS — рейтинг 3.8, 7 отзывов
Stepik — рейтинг 4.7, 34 отзыва

Что делать после прохождения курса, чтобы закрепить навыки?

Разверните собственный пайплайн на локальной машине: поднимите Airflow через Docker, подключите PostgreSQL как источник и ClickHouse как приёмник, настройте ежедневный DAG с забором данных по API.

Освойте Git для версионирования DAG-ов — это стандартная практика в командах. Затем попробуйте перенести инфраструктуру в Yandex Cloud или другой облачный провайдер.

Полезно изучить HDFS и Hadoop, если планируете работать с большими объёмами данных, и Apache Kafka — для потоковых сценариев.

Насколько полезной была информация?

Вы можете оценить пользу всей страницы в целом, отметив необходимое количество звездочек. Это поможет нам отслеживать актуальную информацию и улучшать взаимодействие с вами.

среднее: 5 из 5

Всего 584 голоса