Apache Airflow: Construcción de Pipelines ETL Automatizados con DAGs

Este curso se centra en construir pipelines ETL reproducibles con Apache Airflow, desde un entorno local hasta un DAG integrador que combine varias fuentes, validaciones, transformaciones y cargas. El punto de partida es comprender qué problema resuelve un orquestador: no sustituye el código que procesa datos, sino que organiza cuándo se ejecuta, qué depende de qué, cómo se reintenta una tarea y qué evidencia queda cuando algo falla.

En el primer módulo prepararás un entorno local aislado y aprenderás a distinguir los componentes que participan en una ejecución. Después modelarás DAGs como grafos acíclicos: cada task tendrá una responsabilidad clara y las dependencias expresarán el orden necesario. También separarás configuración y secretos del código mediante conexiones y variables. La práctica inicial consiste en ejecutar un script Python pequeño y comprobarlo con una ejecución controlada, no solo verificando que el archivo exista. El cuestionario de este bloque comprobará si puedes razonar sobre scheduler, executor, metadatos, fechas y dependencias.

El segundo módulo aborda la ejecución concreta de tareas ETL. Compararás PythonOperator y BashOperator según la naturaleza del trabajo, el nivel de control requerido y la facilidad de observación. Luego conectarás Airflow con bases de datos: un operador SQL es apropiado para instrucciones declarativas, mientras que un hook ofrece una interfaz programática para leer, transformar o escribir de forma flexible. Los sensores introducirán una decisión operativa importante: esperar una condición externa sin ocupar recursos innecesariamente. La práctica combinará disponibilidad, extracción, validación y escritura de un CSV con un contrato de datos explícito.

El tercer módulo se ocupa de la confiabilidad. Configurarás reintentos para fallos transitorios, límites de tiempo para evitar tareas atascadas y notificaciones que permitan actuar sin convertir cada error en ruido. El branching te enseñará a separar rutas según una decisión verificable; también revisarás por qué conviene encapsular lógica repetida sin ocultar dependencias. El monitoreo conectará estados, duración, logs y métricas con preguntas concretas: qué falló, en qué intento, con qué entrada y cuánto tardó. La práctica de errores y notificaciones exigirá simular fallos localmente y demostrar que la respuesta del DAG es la esperada. El cuestionario evaluará decisiones, no memorización de nombres.

El proyecto integrador reunirá APIs y archivos en una extracción trazable. Diseñarás rutas de entrada, nombres por fecha lógica, validaciones de esquema y estrategias idempotentes para no duplicar datos al repetir una ejecución. Después transformarás registros con Pandas y cargarás resultados en una base de datos, distinguiendo filas rechazadas de errores del sistema. Finalmente parametrizarás el DAG, conectarás sus tareas y probarás ejecuciones completas con datos pequeños. La evaluación observará que las dependencias representan el proceso real, que los reintentos no ocultan defectos permanentes, que las salidas pueden verificarse y que una segunda ejecución no corrompe el destino.

Para comprobar el aprendizaje conservarás código, configuración no sensible, datos de prueba, consultas de validación y una breve bitácora de ejecuciones. Cada resultado debe poder reproducirse en el entorno local autorizado. No bastará con una captura de la interfaz: entregarás evidencias adecuadas para cada afirmación, como conteos, estados de tareas, contenido de archivos, filas cargadas y mensajes de error controlados. La ruta completa va de la arquitectura mínima a la operación responsable de un pipeline, manteniendo separadas la lógica de negocio, la orquestación y la observabilidad.