1.简介
Apache Airflow是一个开源的基于DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）模型的轻量级工作流系统，用于管理复杂的、可靠的、实时的数据处理和数据分析任务。Airflow可以轻松实现数据管道的构建、调度、监控等功能。本文将详细介绍如何在Apache Airflow中创建端到端的数据科学工作流，包括数据预处理、特征工程、机器学习建模、模型评估、结果可视化等环节。
作者简介
郭耀昌，现任CTO，前Microsoft Research Intern，曾就职于亚马逊研究院（Amazon AI Lab），主要负责AWS亚马逊云服务平台相关研发工作。
本文概要
本文首先介绍了Apache Airflow的基本概念，然后阐述了Apache Airflow如何执行数据科学工作流，包括数据准备、特征工程、模型训练、模型评估、结果展示等步骤。最后，作者给出了一个开源的数据科学工作流模板，并对其进行了详细的说明。希望通过阅读本文，读者能够更深入地了解Apache Airflow及其用于数据科学工作流的功能。
2.基本概念及术语说明
DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）
Airflow基于DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）模型来定义工作流。DAG由多个任务节点（Task Node）和多个依赖关系（Dependencyÿ
原文地址:https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/133191746
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