Visão Geral

Este curso aprofunda os conceitos fundamentais do Apache Airflow, com foco específico em DAGs, Tasks e Operators, que formam a base de qualquer pipeline orquestrado. O aluno compreenderá como esses elementos se relacionam, como são definidos em Python e como impactam diretamente a confiabilidade, legibilidade e escalabilidade dos workflows. O curso é conceitual e prático, preparando o profissional para escrever DAGs bem estruturadas e alinhadas a boas práticas de engenharia de dados.

Objetivo

Após realizar este curso Entendendo DAGs, Tasks e Operators no Airflow, você será capaz de:

• Compreender profundamente o conceito de DAG no Airflow
• Definir e estruturar Tasks de forma correta
• Utilizar Operators adequados para diferentes tipos de tarefas
• Criar dependências claras e previsíveis entre tasks
• Entender o ciclo de vida de uma DAG e de uma task
• Evitar erros comuns na modelagem de workflows
• Aplicar boas práticas de design e organização de DAGs
• Ler e interpretar execuções e falhas no Airflow

Publico Alvo

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• Engenheiros de dados iniciantes e intermediários
• Engenheiros de software que utilizam Airflow
• Analistas de dados técnicos
• Profissionais de TI envolvidos com automação de pipelines
• Estudantes de tecnologia interessados em orquestração
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Pre-Requisitos

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• Conhecimentos básicos de Python
• Noções de linha de comando
• Conceitos básicos de pipelines ou workflows
• Familiaridade inicial com Apache Airflow
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Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Airflow Core Concepts

1. What is Apache Airflow
2. Workflow orchestration fundamentals
3. Airflow execution model
4. Role of DAGs, tasks and operators

Module 2: Understanding DAGs

1. What is a DAG
2. DAG structure and files
3. DAG parameters and configuration
4. Scheduling and execution dates

Module 3: DAG Lifecycle and Behavior

1. Parsing and loading DAGs
2. DAG runs and task instances
3. Execution timeline
4. Catchup and backfill concepts

Module 4: Tasks in Airflow

1. What is a task
2. Task instances
3. Task states and transitions
4. Retries, delays and timeouts

Module 5: Operators Fundamentals

1. What is an operator
2. Action vs sensor vs transfer operators
3. Built-in operators overview
4. Choosing the right operator

Module 6: Commonly Used Operators

1. BashOperator
2. PythonOperator
3. DummyOperator and EmptyOperator
4. Branching operators

Module 7: Defining Dependencies

1. Upstream and downstream
2. Bitshift operators
3. Complex dependency patterns
4. Parallel and conditional execution

Module 8: Best Practices for DAG Design

1. Readable DAG structure
2. Idempotent task design
3. Avoiding anti-patterns
4. Organizing DAG code

Module 9: Debugging and Troubleshooting

1. Understanding logs
2. Common DAG errors
3. Task failure analysis
4. Testing DAGs locally

Module 10: Preparing for Advanced Airflow Usage

1. Dynamic DAGs overview
2. Custom operators introduction
3. Sensors and event-driven pipelines
4. Next steps in Airflow mastery