Automatización de flujos de trabajo de datos con Apache Airflow y Python

La gestión manual de la entrega de datos a través de scripts y trabajos cron a menudo conduce a errores y dificultades de mantenimiento a medida que los proyectos se escalan. Este curso le enseñará cómo usar Apache Airflow para brindar estructura, confiabilidad y automatización a sus tareas de ingeniería de datos. Lo que aprenderás: - Comprenda la arquitectura central de Airflow, incluidos los programadores, los trabajadores y los ejecutores. - Cree gráficos acíclicos dirigidos (DAG) para definir dependencias de tareas claras y lógica de ejecución. - Aplique operadores de Python y la API de TaskFlow para crear tuberías de datos modernas y legibles. - Implemente un manejo de errores robusto, reintentos y alertas para mantener la salud de la tubería. - Practique la programación de flujos de trabajo complejos para ejecutarse a intervalos específicos o en función de disparadores externos. - Gestionar y monitorear las tareas listas para la producción utilizando herramientas de gestión de flujo de aire estándar. El curso comienza con definiciones fundamentales y conceptos de configuración, progresando a través de la creación de su primer DAG y en técnicas avanzadas de gestión de pipeline.Está diseñado para principiantes y entusiastas de Python que desean ingresar al mundo de la ingeniería de datos sin experiencia previa en orquestación de flujos de trabajo. Comience su viaje hacia la ingeniería de datos automatizada y agilice su proceso de desarrollo.