Apache Airflow: Orquesta tus Pipelines de Datos paso a paso

Descripción

En este curso aprenderás a usar Apache Airflow, la herramienta de orquestación de flujos de trabajo más popular. Diseñado para ingenieros de datos, analistas o desarrolladores que trabajan con pipelines complejos, Airflow te permite planificar, monitorizar y gestionar tus procesos de datos de forma robusta y escalable. Combinamos teoría esencial con proyectos prácticos para que adquieras un conocimiento profundo y aplicable. Primero entenderás qué es Airflow, su arquitectura y componentes clave como los DAGs, ejecutores, schedulers, colas o triggers. Luego, te pondrás manos a la obra creando DAGs reales, ejecutando tareas, agrupándolas, aplicando triggers y estrategias de distribución. Aprenderás a: • Instalar Airflow paso a paso, tanto en local como con Docker. • Diseñar y desplegar DAGs que orquestan procesos ETL, cargas de datos o pipelines de machine learning. • Utilizar la interfaz de usuario de Airflow como herramienta de monitorización. • Crear tareas dependientes, usar condiciones de ejecución y gestionar flujos complejos con claridad. Durante el curso usaremos plantillas y ejemplos de flujos de datos de varios tipos que te ayudarán a construir tu portfolio profesional. Este curso es ideal para: • Ingenieros de datos que quieran dominar la orquestación de flujos en producción. • Analistas de datos que busquen automatizar procesos de obtención y limpieza de datos. • Desarrolladores Python que trabajen con procesos programados o en batch. • Estudiantes o autodidactas que quieran aprender una herramienta clave en entornos de Big Data modernos. Requisitos Solo necesitas conocimientos básicos de Python aunque iremos paso a paso. Si ya has trabajado con scripts que procesan datos o automatizan tareas, este curso te va a encantar. Además, no estarás solo: puedes preguntarme cualquier duda a través de la plataforma, y estaré encantado de ayudarte. ¡Te espero dentro del curso!

Lo que aprenderás

• Comprender qué es Apache Airflow y para qué se utiliza en proyectos de datos.
• Crear, programar y ejecutar tus propios DAGs de manera práctica.
• Navegar y aprovechar la interfaz web de Airflow para monitorizar flujos de trabajo.
• Construir pipelines de datos reales con dependencias, triggers y tareas personalizadas.

Requisitos

• No necesitas experiencia previa con Airflow ni en orquestación de datos
• Conocimientos básicos de Python te ayudarán a seguir mejor las prácticas
• Ganas de aprender a crear y automatizar flujos de trabajo de datos