Démarrer avec Airflow et DBT : un Starter Pack clé en main pour éviter les galères

Lorsqu’on découvre un outil comme Airflow, l’objectif est souvent simple : comprendre son fonctionnement et expérimenter.

Mais avant d’arriver à cette étape, il faut passer par un ensemble de configurations :

Chacun de ces points peut devenir un obstacle, surtout si vous êtes novice ou si vous voulez simplement tester une idée rapidement.

Au lieu de construire vos pipelines, vous vous retrouvez à résoudre des problèmes techniques qui n’ont rien à voir avec votre objectif initial.

Mon Starter Pack a été conçu pour simplifier cette phase d’onboarding.

Avec seulement deux commandes :

vous obtenez un environnement complet, prêt à l’emploi :

Avec ce Starter Pack, vous pouvez commencer à utiliser Airflow et DBT immédiatement, sans perdre de temps sur la configuration.

C’est une opportunité d’apprendre par la pratique, en vous concentrant directement sur les concepts clés : les DAGs dans Airflow, les modèles dans DBT, et l’intégration de ces deux outils.

Airflow et DBT sont souvent utilisés ensemble dans des projets data pour orchestrer des workflows complexes et effectuer des transformations.

Ce projet montre concrètement comment ces outils collaborent, ce qui peut être une révélation pour ceux qui débutent dans le domaine.

Une fois que vous maîtrisez cet environnement, il peut servir de base pour vos projets personnels ou professionnels.

Vous pouvez y ajouter vos propres données, étendre les pipelines ou l’adapter à vos besoins.

Quand j’ai commencé à travailler avec Airflow et DBT, j’ai passé un temps considérable à chercher des tutoriels, à ajuster des fichiers docker-compose, et à résoudre des erreurs qui n’avaient rien à voir avec ce que je voulais apprendre.

Ce projet est né de cette frustration.

Il est conçu pour ceux qui, comme moi à l’époque, veulent se concentrer sur l’apprentissage et l’expérimentation, sans se laisser décourager par les détails techniques.