Apache Airflow

Aprende a utilizar Airflow para tus procesos ELT o ETL desde cero mediante ejemplos prácticos

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Description

Apache Airflow es la herramienta de moda para crear procesos ELT/ETL y todo tipo de flujos de trabajo automatizados. Pero no es una de esas modas tontas y pasajeras, no. Airflow se ha ganado el puesto a pulso, ya que nos ofrece una escalabilidad, personalización y robustez difíciles de igualar por cualquier otra herramienta. Y lo mejor de todo: ¡es open source! (que no cuesta un duro, vamos). Gracias a eso tiene una grandísima comunidad y está siempre en constante mejora y expansión.

En este curso aprenderás a usar Airflow desde 0 y adquirirás conocimientos suficientes para poder utilizarlo en producción en tu empresa. Conocerás todos los conceptos necesarios para entender bien el funcionamiento de la herramienta, y podrás deleitar a tus compis de curro con unas pipelines chulísimas. Y eso lo aprenderás sin apenas darte cuenta, ya que mis vídeos son concisos y van al grano.

Todo esto aderezado con tests para que repases, ejercicios de programación donde yo os aportaré una solución posible y constantes actualizaciones y mejoras del curso, para que nunca pares de aprender y mejorar. También tenéis vídeos sobre como actualizar a Airflow 2!

No te lo pienses más y adentrate en el maravilloso mundo de Apache Airflow.

What You Will Learn!

  • Instalar y configurar Apache Airflow, en la nube u on premise
  • Desarrollar tus propios flujos de trabajo en Airflow
  • Adaptar Airflow a las necesidades particulares de tu entorno profesional creando Plugins
  • Crear procesos ETL con los orígenes y destinos más comunes
  • Componentes principales de Airflow: Dags, Operators, Tasks, Executors...
  • Aspectos algo más avanzados de Airflow: XCom, Hooks...

Who Should Attend!

  • Profesionales informáticos (principalmente relacionados con el mundo de los datos) con conocimientos de Python, que deseen una herramienta para implementar procesos de ETL/ELT o workflows en general
  • Estudiantes con interés en trabajar en una posición de Data Engineer o Data Scientist