Temario del workshoop:

¿Por qué aprender Apache Airflow?

En los proyectos modernos de Data Engineering, disponer de un buen pipeline no es suficiente. Es necesario automatizar, programar, monitorizar y gestionar todo el ciclo de vida de los datos de forma fiable, escalable y mantenible.

En este workshop aprenderás a utilizar Apache Airflow, el estándar de facto para la orquestación de pipelines de datos, construyendo flujos de trabajo profesionales mediante DAGs (Directed Acyclic Graphs) que te permitirán automatizar procesos ETL y ELT de principio a fin.

A lo largo de las sesiones trabajarás con ejemplos reales, donde integrarás Apache Airflow con tecnologías ampliamente utilizadas en el ecosistema moderno de datos como Snowflake, dbt, bases de datos SQL y scripts en Python. Aprenderás a programar ejecuciones, gestionar dependencias entre tareas, controlar errores, monitorizar procesos y aplicar buenas prácticas para construir pipelines robustos y preparados para entornos de producción.

El curso tiene un enfoque eminentemente práctico. Desde el primer día desarrollarás tus propios flujos de trabajo y comprenderás cómo diseñar arquitecturas escalables capaces de procesar datos de forma automática y eficiente.

Al finalizar el workshop habrás construido un proyecto completo de orquestación de datos y estarás preparado para incorporar Apache Airflow en proyectos reales de Data Engineering, Business Intelligence e Inteligencia Artificial.

¿Qué aprenderás?

✅ Comprender la arquitectura y el funcionamiento de Apache Airflow.
✅ Diseñar y desarrollar DAGs profesionales.
✅ Automatizar pipelines ETL y ELT.
✅ Gestionar dependencias, tareas y planificaciones.
✅ Integrar Airflow con Snowflake, dbt y Python.
✅ Monitorizar ejecuciones y gestionar errores.
✅ Aplicar buenas prácticas para entornos productivos.
✅ Desarrollar un proyecto completo de orquestación de datos.

¿A quién va dirigido?

• Data Engineers.
• Analistas de Datos.
• Business Intelligence Developers.
• Desarrolladores Python.
• Ingenieros de Software.
• Profesionales que deseen automatizar procesos de datos.
• Estudiantes que quieran iniciarse en la orquestación moderna de datos.

Requisitos

• Conocimientos básicos de SQL.
• Conocimientos básicos de Python.
• Haber trabajado previamente con bases de datos (recomendable).
• No es necesario tener experiencia previa con Apache Airflow.

Metodología

• #1 Sesión: Introducción y fundamentos (síncrono).
• #2 Sesión: Primer proyecto práctico (síncrono).
• #3 Sesión: Funcionalidades avanzadas (síncrono).
• #4 Sesión: Integración con el ecosistema (síncrono).
• Proyecto final + certificación (asíncrono).

Proyecto Final + Certificación (Asíncrono)

Al finalizar el workshop, los alumnos realizaran de manera individual un proyecto práctico de manera asíncrona, que deberá ser entregado dentro del plazo establecido. El proyecto será evaluado por el instructor, quien proporcionará comentarios personalizados, propuestas de mejora y una valoración técnica de la solución presentada.
Los alumnos que superen satisfactoriamente la evaluación recibirán el Certificado de Aprovechamiento de Taller de Tecnología, acreditando las competencias adquiridas durante el workshop.