Visão Geral

Curso Airflow para Data Engineering. Este curso aprofunda o uso do Apache Airflow aplicado especificamente à Engenharia de Dados, abordando desde o design de pipelines robustos até estratégias avançadas de orquestração, escalabilidade, observabilidade e boas práticas em ambientes produtivos. O foco está na construção, manutenção e operação de pipelines de dados confiáveis, utilizando o Airflow como ferramenta central para ETL, ELT, integrações e automação em ecossistemas modernos de dados.

Objetivo

Após realizar este Curso Airflow para Data Engineering, você será capaz de:

• Projetar pipelines de dados escaláveis e resilientes
• Utilizar o Airflow para orquestrar processos ETL e ELT
• Criar DAGs complexos com dependências avançadas
• Trabalhar com diferentes tipos de operadores e sensores
• Integrar o Airflow com bancos de dados, APIs e sistemas externos
• Implementar boas práticas de versionamento e organização de DAGs
• Monitorar, auditar e tratar falhas em pipelines de dados
• Preparar ambientes de Airflow para produção

Publico Alvo

•  
• Engenheiros de dados
• Engenheiros de software que atuam com dados
• Profissionais de BI
• Profissionais de analytics engineering
• Profissionais de TI que trabalham com pipelines de dados
•  

Pre-Requisitos

• Conhecimentos sólidos de Python
• Noções de bancos de dados SQL
• Conceitos básicos de engenharia de dados
• Familiaridade com linha de comando
• Conhecimentos introdutórios de Linux

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Airflow for Data Engineering Overview

1. Role of Airflow in data platforms
2. ETL vs ELT pipelines
3. Batch data processing concepts
4. Common data engineering architectures

Module 2: Advanced Airflow Architecture

1. Scheduler internals
2. Executors comparison
3. Metadata database design
4. Scaling Airflow components

Module 3: DAG Design for Data Pipelines

1. Modular DAG design
2. Dynamic DAG generation
3. Templating and macros
4. Parameterized pipelines

Module 4: Operators and Sensors for Data Engineering

1. PythonOperator and custom logic
2. Database operators
3. Sensors and event-driven pipelines
4. ExternalTaskSensor usage

Module 5: Data Integration and Connectivity

1. Working with SQL databases
2. APIs and REST integrations
3. File systems and object storage
4. Data ingestion patterns

Module 6: Error Handling and Reliability

1. Retries and backoff strategies
2. SLAs and alerts
3. Idempotent pipeline design
4. Data quality checks

Module 7: Performance and Scalability

1. Parallelism and concurrency
2. Task optimization
3. Resource management
4. Handling large-scale pipelines

Module 8: Production-Ready Airflow

1. Deployment strategies
2. Environment configuration
3. Security and access control
4. Monitoring and observability

Module 9: Best Practices and Real-World Scenarios

1. DAG versioning and CI/CD
2. Code organization standards
3. Common anti-patterns
4. Preparing for advanced use cases