Apache Airflow Prático: Construa Pipelines de Dados

Os dados se movem rapidamente, e gerenciar fluxos de trabalho complexos manualmente não é mais viável na engenharia de dados moderna. O Apache Airflow emergiu como o padrão da indústria para agendar, automatizar e monitorar pipelines de dados programaticamente. Neste curso baseado em texto, você aprenderá a orquestrar processos de dados do mundo real do zero. Você começará com a terminologia central da orquestração de fluxos de trabalho e progredirá gradualmente para escrever, implantar e solucionar problemas de seus próprios Grafos Acíclicos Direcionados (DAGs) usando Python. O que você aprenderá: • Entender os componentes centrais do Apache Airflow, incluindo schedulers, workers e operators. • Projetar Grafos Acíclicos Direcionados (DAGs) robustos e idempotentes para modelar fluxos de trabalho de dados complexos. • Aplicar práticas modernas do Airflow como mapeamento dinâmico de tarefas e a API TaskFlow do Python. • Praticar o agendamento, acionamento e monitoramento de tarefas através de exercícios escritos guiados. • Configurar e isolar pipelines de dados usando conceitos modernos de conteinerização. • Construir um pipeline de dados prático e de ponta a ponta do zero, utilizando padrões da indústria. O curso flui logicamente desde os conceitos fundamentais de orquestração e definições básicas até o gerenciamento prático de tarefas e a implantação de pipelines. Você lerá explicações claras e aplicará o que aprender através de trechos de código práticos para solidificar seu entendimento. Este curso é projetado especificamente para iniciantes e aspirantes a profissionais de dados; nenhuma experiência prévia com Airflow ou orquestração de dados complexa é necessária. Comece sua jornada na orquestração de dados moderna hoje.