Uma abordagem clara e prática para você entender os conceitos essenciais do Airflow e garantir que seus pipelines de dados rodem de forma suave, eficiente e escalável, sem medo de falhas, mesmo em ambientes críticos.
• Sr. Cloud Consultant e Big Data Engineer
• CEO e Fundador da Engenharia de Dados Academy
O conteúdo de cada módulo deste curso irá entregar à você alto nível de detalhamento e profundidade sobre conhecimentos essenciais para o sucesso de projetos com Apache Airflow.
Desta forma, se você: Já trabalha com Airflow, mas teme que a sua DAG, que funcionou bem em um ambiente de teste falhe, ou tenha problemas de desempenho, você aprenderá, neste curso, detalhes importantes de como escrever pipelines que rodam de forma suave, eficiente e escalável, sem medo de falhas, mesmo em ambientes críticos.
Ainda não trabalha com Airflow? Fique em paz! Este treinamento foi elaborado com absoluto grau de detalhe e te fornecerá, de forma extremamente didática, todo conteúdo necessário para você aprender a trabalhar com Airflow mesmo começando do zero.
Dê o primeiro passo: Aperte o Play para ver o conteúdo programático_
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APRENDER
Sr. Cloud Consultant e Big Data Engineer CEO e Fundador da Engenharia de Dados Academy
Conheça o conteúdo programático e o roadmap do curso.
Entenda os conceitos essenciais para ter sucesso com a ferramenta de orquestração de dados mais utilizada no mercado:
Aprenda a forma correta de como desenvolver DAGs utilizando os recursos do Apache Airflow. Entenda quais são os princípios básicos para construir uma base sólida para a criação e desenvolvimento de DAGs.
Domine um dos componentes mais importantes e utilizados para desenvolvimento de DAGs.
Crie um ambiente de desenvolvimento local para construir suas próprias DAGs:
Visualize e monitore suas DAGs na interface do Airflow e identifique possíveis problemas:
Desenvolva DAGs utilizando as melhores técnicas e métodos.
Aprenda quais são e como utilizar as diferentes formas de agendamento de uma DAGs no Apache Airflow.
Aprenda a importância de conexões e variáveis e como desenvolver DAGs utilizando as mesmas.
Aprenda como desenvolver DAGs utilizando sensores e operadores inteligentes para reagir a eventos de forma dinâmica e otimizada.
Aprenda a utilizar o REST API do Airflow para integrar e desenvolver soluções inteligentes.
Crie DAGs utilizando técnicas avançadas focadas em produtividade e melhores práticas.
Aprenda como desenvolver pipelines de dados modernas utilizando os recursos do Airflow assim como aplicando as melhores técnicas e práticas do mercado de dados.
Aprenda sobre os diferentes serviços gerenciados de Apache Airflow do mercado de dados.
Conteúdos complementares para solidificar seus conhecimentos e o seu entendimento sobre o Apache Airflow.
Da criação e configuração de DAGs até o monitoramento e debugging de fluxos de trabalho
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Luan é Big Data Engineer e Cloud Architect e, há 10 anos, trabalha como Sr. Cloud Consultant na multinacional canadense Pythian, implementando soluções de Big Data e Analytics e desenvolvendo projetos com Apache Spark, Apache Kafka, Apache Airflow e Kubernetes nas principais provedoras de nuvem do mercado: AWS, Azure e GCP.
Com 9 premiações Microsoft MVP em Data Platform e Big Data Specialist em Microsoft Azure, certificado como Microsoft Certified Trainer (MCT), GCP Professional Data Engineer e AWS Solutions Architect Associate, ele também é membro StarTree All-Stars e recentemente recebeu um novo reconhecimento: o Confluent Community Catalyst, de Apache Kafka, tornando-se um dos poucos brasileiros a fazer parte desse seleto grupo.
No dia 19 de março de 2024, Luan se tornou o primeiro brasileiro a receber o reconhecimento "Astronomer Champions Program for Apache Airflow", inspirando cada vez mais o crescimento e desenvolvimento de profissionais de dados em todo o país.
Palestrante frequente em conferências globais, incluindo TechEd, SQL Konferenz, SQL Nexus, TugaIT, DB Tech Showcase, Ignite e SQL Pass Summit, Luan está constantemente se aperfeiçoando e ocupando posições de vanguarda na área de dados.
Em 2021, idealizou e implementou um grande sonho: fundar a maior academia de ensino online para profissionais de dados com conteúdos que acompanham os mercados de Big Data nacional e internacional, TOTALMENTE EM PORTUGUÊS.
Assim nasceu a Engenharia de Dados Academy, que hoje já soma mais de 3 mil alunos.
Logo em seguida, veio a Comunidade de Dados The Plumbers, uma confraria que reúne profissionais da área de dados espalhados pelo mundo e conectados todos os dias trocando experiências e conhecimento em uma comunidade secreta no Slack.
“Vamos construir a maior comunidade da área de dados, não só do Brasil. Vamos reunir todos os profissionais que querem conquistar uma carreira de sucesso, e todas essas pessoas terão as suas carreiras impulsionadas pelo aprendizado que a academia proporciona. Profissionalmente, eu já cheguei aonde muitos querem, e ainda tem mais. Mas, enquanto eu percorro o meu caminho quero ajudar a maioria de pessoas que eu puder a também ter sucesso na área de dados. É por isso que eu ensino Data Analytics com tanta paixão.”
LUAN MORENO
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Pra você aprender a usar as melhores tecnologias open source e multi-cloud para criar poderosas pipelines modernas.
Nossos métodos comprovados facilitam o entendimento de conceitos complexos e permitem a aplicação prática imediata de suas novas habilidades.
Estude com especialistas que estão na linha de frente do setor, trazendo resultados reais para empresas de ponta.
Revise as aulas e consolide seu aprendizado assistindo aos vídeos quantas vezes precisar, no seu próprio ritmo.
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Ao finalizar o curso, receba um certificado que valorizará tanto o seu currículo quanto o seu perfil profissional.
Você tem acesso ao cupom de desconto no valor de R$300 reais, exclusivo para inscritos no evento gratuito "Desenvolvendo Pipelines de Dados Modernos com Apache Airflow"
Esta é a sua oportunidade de realmente aprender através de uma abordagem clara e prática os conceitos essenciais do Airflow e garantir que seus pipelines de dados rodem de forma suave, eficiente e escalável, sem medo de falhas, mesmo em ambientes críticos.
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