Apache Airflow: Orquestación de Pipelines ETL Complejos con DAGs
Curso práctico para data engineers que desean dominar Apache Airflow en la automatización de pipelines ETL. Aprenderás a diseñar, programar y monitorear DAGs complejos, integrando múltiples fuentes de datos y herramientas. Al finalizar, serás capaz de implementar soluciones robustas de orquestación en entornos productivos.
21
Lecciones
18
Prácticas
6
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Aprendizaje aplicable
Lecciones orientadas a entregables, casos y decisiones reales.
Listo para equipos
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Vas a practicar con
- Práctica: Configurar un DAG que Descargue Datos de una API
- Usar Hooks para Integrar con APIs y Servicios Cloud
- Práctica: Crear un Pipeline que Consuma Datos de una API y los Guarde en una BD
Apache Airflow: Orquestación de Pipelines ETL Complejos 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, sentando las bases para construir pipelines automatizados.
- 1.1Instalar Airflow Localmente con DockerLectura15 min
- 1.2Explorar la Interfaz Web y Comprender la ArquitecturaLectura20 min
- 1.3Crear tu Primer DAG con Operadores BásicosLectura25 min
- 1.4Práctica: Configurar un DAG que Descargue Datos de una APILectura30 min
- 1.5Quiz: Conceptos Básicos de AirflowQuiz10 min
Aquí profundizarás en el diseño de DAGs complejos, manejando dependencias entre tareas y optimizando el flujo de datos. Dominarás técnicas para estructurar pipelines eficientes que escalen en producción.
- 2.1Utilizar Operadores Específicos para ETL (Python, Bash, SQL)Lectura20 min
- 2.2Configurar Dependencias con set_upstream y set_downstreamLectura15 min
- 2.3Implementar Branching y Condicionales en DAGsLectura25 min
- 2.4Práctica: Construir un DAG con Múltiples Tareas y DependenciasLectura30 min
- 2.5Quiz: DAGs y Dependencias en AirflowQuiz10 min
Aprenderás a conectar Airflow con bases de datos, APIs y servicios en la nube, esencial para pipelines ETL del mundo real. Este módulo te capacita para manejar datos diversos y garantizar la interoperabilidad.
- 3.1Conectar Airflow a Bases de Datos (PostgreSQL, MySQL)Lectura20 min
- 3.2Usar Hooks para Integrar con APIs y Servicios CloudLectura25 min
- 3.3Configurar Sensores para Esperar Eventos ExternosLectura20 min
- 3.4Práctica: Crear un Pipeline que Consuma Datos de una API y los Guarde en una BDLectura30 min
- 3.5Quiz: Integración y Hooks en AirflowQuiz10 min
En este módulo final, aplicarás todo lo aprendido para desarrollar un pipeline ETL completo desde cero, incluyendo extracción, transformación, carga y monitoreo. Este proyecto te prepara para enfrentar desafíos reales como data engineer.
- 4.1Diseñar la Arquitectura del Pipeline ETLLectura20 min
- 4.2Implementar el DAG con Extracción de Múltiples FuentesLectura25 min
- 4.3Agregar Transformaciones de Datos y Carga a DestinoLectura30 min
- 4.4Configurar Alertas y Monitoreo con Logs y MétricasLectura20 min
- 4.5Práctica: Desplegar y Ejecutar el Pipeline en un Entorno SimuladoLectura40 min
- 4.6Quiz del modulo 4Quiz10 min
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