Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Actualizado a Apache Airflow 3.1.6 - Entregar datos con una programación fija puede ser un proceso manual. Escribes scripts, añades tareas cron complejas y pruebas distintas formas de cumplir con requisitos que cambian constantemente—y gestionar todo esto es aún más complicado cuando trabajas en equipo. Apache Airflow puede ahorrarte este quebradero de cabeza al incorporar planificación, gestión de errores e informes a tus flujos de trabajo. En este curso, dominarás lo básico de Apache Airflow y aprenderás a implementar en producción canalizaciones de ingeniería de datos complejas. También aprenderás a usar grafos acíclicos dirigidos (DAGs), a automatizar flujos de trabajo de ingeniería de datos y a implementar tareas de ingeniería de datos de forma sencilla y repetible—ayudándote a mantener la calma.
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Introducción a Airflow
En este capítulo, tendrás una introducción completa a los componentes de Apache Airflow y aprenderás cómo y por qué deberías usarlos.
- Introducción a Apache Airflow50 XP
- Contador de Dags50 XP
- Ejecuta tu primer Dag50 XP
- DAGs de Airflow50 XP
- Crear un Dag sencillo100 XP
- Trabajar con Dags y la consola de Airflow50 XP
- Examina los comandos de Airflow50 XP
- Probar una tarea en Airflow50 XP
- Interfaz web de Airflow50 XP
- Cómo moverte por la interfaz de Airflow50 XP
- Examinar Dags con la interfaz de Airflow50 XP
- Errores de Dags50 XP
2
Creación de DAGs en Airflow
¿Qué tal, DAG? Ahora toca aprender lo básico para implementar DAGs de Airflow. Con actividades prácticas, aprenderás a configurar y desplegar operadores, tareas y programación.
3
Mantenimiento y monitorización de flujos de trabajo en Airflow
En este capítulo, aprenderás a ahorrarte tiempo usando componentes de Airflow como sensores y ejecutores, mientras monitorizas y resuelves problemas en flujos de trabajo de Airflow.
4
Control de la lógica de los DAGs
Ponlo todo en práctica. En este último capítulo, aplicarás todo lo aprendido para crear un flujo de trabajo de calidad de producción en Airflow.
Introducción a Apache Airflow en Python
Curso
completado
