Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Agora atualizado para o Apache Airflow 3.1.6 — Entregar dados em uma programação pode ser um processo manual. Você escreve scripts, adiciona tarefas cron complexas e tenta várias formas de atender a um conjunto de requisitos em constante mudança — e gerenciar tudo isso fica ainda mais difícil quando se trabalha em equipe. O Apache Airflow pode eliminar essa dor de cabeça ao adicionar agendamento, tratamento de erros e relatórios aos seus fluxos de trabalho. Neste curso, você vai dominar o básico do Apache Airflow e aprender a implementar pipelines complexos de engenharia de dados em produção. Você também vai aprender a usar Grafos Acíclicos Direcionados (Dags), automatizar fluxos de trabalho de engenharia de dados e implementar tarefas de engenharia de dados de forma simples e repetível — ajudando você a manter a sanidade.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Descrição do curso
1
Introdução ao Airflow
Neste capítulo, você vai ter uma introdução completa aos componentes do Apache Airflow e aprender como e por que deve usá-los.
- Introdução ao Apache Airflow50 XP
- Contador de Dag50 XP
- Executando seu primeiro Dag50 XP
- DAGs do Airflow50 XP
- Criando uma Dag simples100 XP
- Trabalhando com Dags e o shell do Airflow50 XP
- Examinando comandos do Airflow50 XP
- Testando uma tarefa no Airflow50 XP
- Interface web do Airflow50 XP
- Navegando na interface do Airflow50 XP
- Examinando Dags com a UI do Airflow50 XP
- Erros de Dag50 XP
2
Construindo Dags no Airflow
E aí, Dag? Agora é hora de aprender o básico de como implementar Dags no Airflow. Com atividades práticas, você vai aprender a configurar e implantar operadores, tarefas e agendamentos.
3
Mantendo e monitorando fluxos de trabalho no Airflow
Neste capítulo, você vai aprender a ganhar tempo usando componentes do Airflow como sensores e executores, enquanto monitora e soluciona problemas em fluxos de trabalho do Airflow.
4
Controlando a lógica de Dags
Junte tudo. Neste capítulo final, você vai aplicar tudo o que aprendeu para criar um fluxo de trabalho de qualidade de produção no Airflow.
Introdução ao Apache Airflow em Python
Curso
concluído
