Shell、Airflow、Kafkaによるデータパイプラインの構築

データ主導の現代において、データを効率的に移動および変換する能力は、すべての開発者やデータプロフェッショナルにとって必須のスキルです。このテキストベースのコースでは、ETLとELTの基礎概念を解説し、信頼性の高いデータパイプラインをゼロから構築する方法を示します。 基本的なデータ統合の理論の理解から、機能するパイプラインの構築へとステップアップしていきます。Shellスクリプトによるタスクの自動化、Airflow（最新のTaskFlow APIパターンを含む）を使用した複雑なワークフローのオーケストレーション、そしてKafkaによるリアルタイムデータストリーミングの処理方法を学びます。 学習内容: - ETLとELTアーキテクチャの根本的な違いと、それぞれの適切な適用場面を理解する。 - シェルスクリプトを記述して、基本的なデータの抽出、変換、ロード（ETL）タスクを自動化する。 - AirflowのDAGと最新のTaskFlow API規約を使用して、複数ステップのデータワークフローをオーケストレーションする。 - Kafkaを設定して、リアルタイムイベントデータをインジェスト、処理、ストリーミングする。 - コンテナ化された実行や基本的なデータ検証を含む、現代のパイプライン実践手法を適用する。 本コースは、重要な用語やアーキテクチャの概念から始まり、段階的な解説ガイドや設定演習へと進みます。バッチ処理とリアルタイムストリーミングの実用的なシナリオを探索し、バランスの取れたスキルセットを身につけます。 データエンジニアリングの初心者向けに設計されており、必要なのは基本的なプログラミングの知識のみで、パイプラインの事前経験は不要です。 現代のデータインフラストラクチャを支えるツールをマスターするために、今日から読み始めましょう。