Udemy
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
Turn what you know into an opportunity and reach millions around the world.
Learn More
Your cart is empty.
Keep shopping
Apache Airflow na Prática: Do ZERO ao DEPLOY com PYTHON!
Rating: 4.5 out of 5(782 ratings)
2,116 students

Apache Airflow na Prática: Do ZERO ao DEPLOY com PYTHON!

Implemente pipelines de dados com exemplos práticos utilizando o Apache Airflow, Big Data, PostgreSQL e Linux.
Created byJulio Alcantara
Last updated 1/2024
Portuguese
Portuguese [Auto],

What you'll learn

  • *** AULAS NOVAS TODOS OS MESES ***
  • Instalar e Configurar o Apache Airflow
  • Criar Pipelines de Dados (Data Pipelines) Utilizando o Apache Airflow
  • Dominar as Funcionalidades Principais do Apache Airflow
  • Aprender a Quando Usar e Quando Não Usar o Apache Airflow
  • Entender os Diferentes Tipos de Metadata Stores Utilizados no Apache AIRFLOW
  • Executar e Monitorar DAGs (Workflows)
  • Testar DAGs (Workflows/Pipelines) e OPERATORS
  • Instalar e Configurar o PostgreSQL para Escalar o Backend do Apache Airflow
  • Implementar o Apache AIRFLOW em Produção!
  • Pensar na Resolução de Problemas Reais Utilizando o Apache Airflow

Course content

6 sections40 lectures3h 31m total length
  • Principais Características do Apache AIRFLOW - Parte I12:53
  • Principais Características do Apache AIRFLOW - Parte II4:26
  • Vamos Imaginar Um Caso de Uso Bem Comum para o Apache AIRFLOW7:44
  • Porque usar o Apache AIRFLOW?5:03
  • Mais Motivos para Usar o Apache AIRFLOW5:09
  • Você entendeu o que é o Apache Airflow?

Requirements

  • Não existem pré-requisitos avançados, iniciantes podem realizar este curso.
  • Será Necessário Instalar o Virtualbox para Uso do Servidor Virtual.
  • Conhecimentos Básicos em Programação ou Linguagem de Scripting irão ajudar, mas isso não é um impedimento para compreender o curso.

Description

EXCLUSIVO NESTE CURSO:

Você receberá o seu acesso a um Servidor Virtual, para que possa executar as práticas em um ambiente que seja realmente próximo a um cenário de produção!


O que é o Apache Airflow? 

O Apache Airflow é uma fantástica ferramenta para implementar processos de ETL/ELT e criar fluxos de trabalho (Workflows). Além de todos estes recursos, o Airflow é uma plataforma escalável e que possui integração com as principais ferramentas de Engenharia de Dados do mercado.


O curso é prático? 

Sim, além dos conceitos teremos muitas práticas! Você receberá o acesso EXCLUSIVO a um servidor virtual, para que possa aprender e simular todos os cenários de forma bem próxima a um ambiente real!


O que irei aprender? 

Ao final do curso, você adquirirá conhecimentos suficientes para estar apto a trabalhar profissionalmente com o Airflow e poderá inserir esta informação no seu currículo. Além disso, você poderá utilizar esta ferramenta na sua empresa, criando pipelines dinâmicos de dados que poderão ser reutilizados nos mais diversos projetos.

Você vai dominar os principais conceitos desta ferramenta, aprendendo a resolver na prática problemas reais. Iniciaremos com os conceitos básicos e iremos aprofundando até chegar nos conceitos avançados, que mostram o verdadeiro poder do Apache Airflow.

Além de tudo isso, você irá também aprender a utilizar o Apache Airflow em produção, configurando o ambiente ideal e entendendo todos os detalhes para ter segurança ao trabalhar com esta ferramenta.

Este é um conhecimento fundamental para Profissionais de TI que trabalhem com qualquer vertente da área de dados: ETL, Business Intelligence (BI), Data Warehouses (DW), Big Data, Analytics, Ciência de Dados, Machine Learning e muito mais.

Faça AGORA a sua inscrição! Estou lhe esperando do outro lado com muitas novidades...

Who this course is for:

  • Engenheiros de Dados
  • Cientistas de Dados
  • Administradores de Banco de Dados (DBAs)
  • Desenvolvedores com Interesse em Big Data e Engenharia de Dados
  • Analistas de Dados
  • Profissionais que estão aprofundando seus conhecimentos em Projetos de Engenharia de Dados e ETL
  • Profissionais de Tecnologia que precisam conhecer as principais ferramentas para projetos de Big Data