Automação de fluxo de trabalho de dados com Apache Airflow e Python

Gerenciar a entrega de dados manualmente através de scripts e cron jobs geralmente leva a erros e dificuldades de manutenção à medida que os projetos se expandem. Este curso ensina como usar o Apache Airflow para trazer estrutura, confiabilidade e automação para suas tarefas de engenharia de dados.Você fará a transição de escrever scripts isolados para desenvolver fluxos de trabalho robustos e repetíveis que lidam com agendamento e relatórios de erros automaticamente. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura central do Airflow, incluindo agendadores, trabalhadores e executores. - Crie gráficos acíclicos direcionados (DAGs) para definir dependências de tarefas claras e lógica de execução. - Aplique operadores Python e a API TaskFlow para criar pipelines de dados modernos e legíveis. - Implemente o tratamento de erros robusto, as tentativas e os alertas para manter a integridade do pipeline. - Pratique o agendamento de fluxos de trabalho complexos para serem executados em intervalos específicos ou com base em gatilhos externos. - Gerencie e monitore tarefas prontas para produção usando ferramentas de gerenciamento de fluxo de ar padrão. O curso começa com definições fundamentais e conceitos de configuração, progredindo através da criação do seu primeiro DAG e em técnicas avançadas de gerenciamento de pipeline.É projetado para iniciantes e entusiastas do Python que querem entrar no mundo da engenharia de dados sem experiência prévia em orquestração de fluxo de trabalho. Comece sua jornada na engenharia de dados automatizada e simplifique seu processo de desenvolvimento.