Apache Airflow: Construcción de Pipelines ETL Automatizados con DAGs
Curso práctico para data engineers que desean dominar Apache Airflow en la orquestación de pipelines ETL complejos. Aprenderás a diseñar, programar y monitorear DAGs robustos, integrando herramientas como Python, bases de datos y APIs. Al finalizar, serás capaz de automatizar flujos de datos escalables en entornos productivos.
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Lecciones orientadas a entregables, casos y decisiones reales.
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Vas a practicar con
- Sensores para Esperar Archivos o APIs Externas
- Práctica: Construir un Pipeline que Extrae Datos de una API y los Guarda en CSV
- Diseño del Pipeline: Extracción de Datos de Múltiples Fuentes (APIs y Archivos)
- Quiz: Evaluación del Proyecto Integrador y Mejores Prácticas
Apache Airflow: Construcción de Pipelines ETL Automatizados con DAGs
Contenido del curso
Este módulo te prepara para trabajar con Airflow desde cero, instalando y configurando un entorno local que simule un escenario real. Aprenderás los conceptos clave como DAGs y operadores, evitando errores comunes en la puesta en marcha.
- 1.1Instalación de Airflow con Docker para Desarrollo LocalLectura15 min
- 1.2Estructura de un DAG: Tasks, Dependencies y SchedulingLectura20 min
- 1.3Configuración de Conexiones y Variables en la Interfaz WebLectura10 min
- 1.4Práctica: Crear tu Primer DAG que Ejecuta un Script PythonLectura25 min
- 1.5Quiz: Conceptos Básicos de Airflow y ConfiguraciónQuiz10 min
Aquí profundizarás en los componentes que ejecutan tareas en Airflow, usando operadores para extraer, transformar y cargar datos. Dominarás sensores para gestionar dependencias externas, clave en pipelines complejos.
- 2.1Uso de Operadores PythonOperator y BashOperator en ETLLectura20 min
- 2.2Integración con Bases de Datos: PostgresOperator y MySqlHookLectura25 min
- 2.3Sensores para Esperar Archivos o APIs ExternasLectura15 min
- 2.4Práctica: Construir un Pipeline que Extrae Datos de una API y los Guarda en CSVLectura30 min
- 2.5Quiz: Operadores, Sensores y su Aplicación en ETLQuiz10 min
Aprenderás a hacer tus DAGs resilientes gestionando fallos y dependencias complejas. Configurarás alertas y logs para monitorear pipelines en producción, asegurando confiabilidad en entornos reales.
- 3.1Configuración de Retries, Timeouts y Alertas por EmailLectura20 min
- 3.2Branching y SubDAGs para Flujos CondicionalesLectura25 min
- 3.3Monitoreo con Logs y Métricas en la Interfaz WebLectura15 min
- 3.4Práctica: Implementar un DAG con Manejo de Errores y NotificacionesLectura30 min
- 3.5Quiz: Dependencias, Manejo de Errores y MonitoreoQuiz10 min
En este módulo final, aplicarás todo lo aprendido para construir un pipeline ETL de principio a fin. Diseñarás un DAG que orquesta múltiples fuentes, transformaciones y cargas, emulando un escenario de data engineering real.
- 4.1Diseño del Pipeline: Extracción de Datos de Múltiples Fuentes (APIs y Archivos)Lectura25 min
- 4.2Transformación de Datos con Pandas y Almacenamiento en Base de DatosLectura30 min
- 4.3Orquestación del DAG: Scheduling, Dependencias y Parámetros DinámicosLectura20 min
- 4.4Práctica: Implementar y Ejecutar el Pipeline Completo en tu Entorno LocalLectura40 min
- 4.5Quiz: Evaluación del Proyecto Integrador y Mejores PrácticasQuiz15 min
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