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[Airflow 2.0 de Cero a Héroe]
1. Presentación del curso
1.1 ¿Qué aprenderemos? (2:22)
1.2 Historia y Conceptos de Apache Airflow (7:05)
1.3 Cómo se relaciona Airflow con las tecnologías de Big Data (2:34)
1.4 Materiales que usaremos (0:38)
2. Configurando nuestro ambiente de trabajo
2.1 Componentes de Apache Airflow (3:22)
2.2 Instalar Airflow en Windows (16:06)
2.3 Instalar Airflow en Linux (7:29)
2.4 Ejecutar Airflow por primera vez (5:01)
2.5 Recorriendo Airflow UI (5:12)
2.6 Conectando al Airflow CLI (4:32)
3. Conceptos claves
3.1 ¿Qué son los DAG? (1:26)
3.2 Argumentos, Tasks y Operators (7:04)
3.3 ¿Qué son las dependencias? (1:48)
4. Construyendo un ETL
4.1 Set up en Windows con VS Code (7:03)
4.2 Mi primer DAG (34:04)
4.3 Configurando nuestra cuenta de Google Cloud (6:53)
4.4 Configurando nuestra cuenta de AWS (4:31)
4.5 Configurando nuestra cuenta de Azure (6:24)
4.6 IAM y autorización para conectarnos (11:22)
4.7 Cargando data de Google Cloud Storage a BigQuery (30:47)
4.8 Cargando data de Amazon S3 a BigQuery (13:49)
4.9 Cargando data de Azure Blob Storage a BigQuery (15:14)
4.10 Hooks (10:15)
4.11 XComs (30:24)
4.12 Templates: Airflow Macros (10:42)
4.13 Variables (21:01)
5. Diseñando un ETL con PySpark en Google Cloud
5.1 Creando un cluster en Dataproc (16:22)
5.2 Branching (11:15)
5.3 Construyendo un PySpark Application (20:53)
5.4 Task Groups y Subdags (24:52)
5.5 Triggers (39:11)
5.6 Documentando DAGs (8:59)
6. Testing con Airflow
6.1 Construyendo un Test DAG (12:47)
6.2 Test Unitarios en DAGs y Operadores (16:48)
7. Airflow en produccion
7.1 Monitoreo de Airflow: Prometheus (15:25)
7.2 Monitoreo de Airflow: Grafana (17:01)
7.3 Monitoreo de Airflow: Sentry (9:16)
7.4 ¿Qué es Cloud Composer? (12:52)
7.5 Diferencias entre Apache Airflow y Composer (7:48)
7.6 Limpieza de recursos (13:23)
8. Siguientes pasos
8.1 Como continuar mi aprendizaje (3:53)
8.2 Comunidad DataHackers (1:23)
Bonus Lecture
Bonus Lecture DataHack
3.3 ¿Qué son las dependencias?
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