Engenharia de dados com o Apache Airflow: Construindo pipelines robustos

O Apache Airflow fornece uma estrutura poderosa para criar, agendar e monitorar seus pipelines de dados com facilidade, e o Apache Spark permite que você crie e execute pipelines com facilidades. Este curso transforma você de um iniciante em um profissional confiante capaz de projetar fluxos de trabalho escaláveis.Você passará de entender as estruturas básicas do DAG para implementar recursos avançados, como a API TaskFlow e o mapeamento dinâmico de tarefas, garantindo que seus processos de dados sejam modernos e eficientes. O que você vai aprender: - Entenda os principais conceitos de fluxo de ar, incluindo DAGs, operadores e a arquitetura do agendador. - Construa pipelines de dados complexos usando a moderna API TaskFlow para um código mais limpo e mais pythônico. - Integre o Airflow com serviços e bancos de dados em nuvem externos para movimentação de dados contínua. - Desenvolva operadores e sensores personalizados para estender a funcionalidade para necessidades organizacionais específicas. - Implementar estratégias de teste e ferramentas de monitoramento para garantir a confiabilidade e a observabilidade do pipeline. - Configure o Airflow para ambientes de produção usando as melhores práticas de segurança e dimensionamento. O material começa com terminologia e arquitetura essenciais antes de progredir para o desenvolvimento prático do fluxo de trabalho.Você explorará cenários do mundo real, incluindo manipulação de erros e otimização de desempenho, através de explicações detalhadas por escrito e exemplos de código. Este curso é projetado para iniciantes interessados em engenharia de dados e automação de fluxo de trabalho, sem experiência prévia em Airflow. Comece a criar fluxos de trabalho de dados automatizados hoje mesmo.