refactor(csv): удален легаси CSV-пайплайн и связанные с ним файлы

- Зачем:
  - Пример базовой загрузки CSV перенесен в отдельный репозиторий `airflow-manual` для разделения учебных треков.
- Что:
  - удалены DAG-файлы `csv_to_greenplum` и вспомогательные скрипты `helpers/greenplum.py`, `orders_ddl.sql`.
  - из `docker-compose.yml` и `.env.example` удалены переменные и тома (`airflow_data`), необходимые для CSV.
  - очищена документация (`README.md`, `TESTING.md`, `educational-tasks.md`) и тесты (`test_dags_smoke.py`, `conftest.py`).
  - отмечен выполненным 'Этап 1' в `TODO.md`.
- Проверка:
  - `make test` проходит успешно (smoke-тесты оставшихся DAG-ов не затронуты).

README.md

@@ -22,7 +22,6 @@
 - **Greenplum** (single‑node для обучения; внешний порт по умолчанию `5435`)
 - **bookings-db** (Postgres с демо‑БД `demo`; внешний порт по умолчанию `5434`)
 - **PXF** как “транспорт” между Postgres и Greenplum (уже настроен в образе)
-- Побочный пример: загрузка данных через **pandas/CSV** (`csv_to_greenplum`)
 
 ## Требования
 
@@ -104,12 +103,6 @@ SELECT COUNT(*) FROM dds.fact_flight_sales;
 - `bookings_dds_ddl` — создаёт/обновляет DDS-таблицы (`dim_*`, `fact_flight_sales`) по домену bookings.
 - `bookings_to_gp_dds` — загружает данные из ODS в DDS (SCD1/SCD2 + факт) и выполняет DQ‑проверки.
 
-Вспомогательные (побочный трек с CSV):
-
-- `orders_base_ddl` — создаёт таблицу `public.orders` для CSV‑пайплайна;
-- `csv_to_greenplum` — pandas → CSV → Greenplum (пример загрузки без источника‑БД);
-- `csv_to_greenplum_dq` — проверки качества данных для `public.orders`.
-
 ## Полезные команды
 
 ```bash