Formação Completa Apache Airflow 3 - Atualizado 2026
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1. Introdução

Apresentação: O que Vamos Estudar?
O que é Airflow?
Como Airflow Funciona?
Material do Curso para Download
2. Preparando o Ambiente

Instalação
Instalando
Alterações nas Configurações
3. Conhecendo Airflow

Conhecendo Interface Web do Airlfow
4. Criando suas Primeiras Dags

Estrutura Básica de uma DAG
LAB: Primeira Dag
LAB: Segunda e Terceiras Dag
Principais Argumentos de uma DAG
LAB: DefaultArgs
Regras de Gatilho (Trigger Rules)
LAB: Regras de Gatilho
Principais Operadores
DAGs Complexas
LAB: DAGs Complexas
Task Group
LAB: Task Group
Mantendo Estado com XCom
LAB: XCom
DAG que Executa outra DAG
LAB: TriggerDagRunOperator
Envio de E-mails
Configurando E-mail
Opcional: SMTP e Configuração com MailTrap
LAB: E-mail Personalizado
LAB: E-mail com Error ou Retry
LAB: E-mail com Callback
5. Mais Fundamentos de Dags

Conhecendo EmpytOperator
LAB: EmptyOperator
Variáveis
Pools
LAB: Pools
Operadores Branchs e ShortCircuitOperator
LAB: Branch Operator
LAB: ShorCircuit Operator
Criando Pasta "Data"
Conhecendo Datasets
LAB: Agendamento com DataSets
Sensors
LAB: Sensors
Tasks Dinâmicas
LAB: Tasks Dinâmicas
Agendamentos e Time Tables
LAB: Agendamentos e TimeTables
6. Airflow CLI e API

Airflow CLI
Airflow API
7. Executer e Configurações

Configurações do Airflow
Airflow Config
8. Criando Plugins

Sobre a Criação de Plugins
Criando um Plugin
Usando um Plugin
9. Projeto Pipeline ETL

Conhecendo o Projeto
NovaDrive Motors
Conhecendo o Banco de Dados da NovaDrive Motors
Operadores que serão Utilizados
Criando Conexão com Postgres
Criando a DAG
Criando Tasks de Qualidade
Criando Tasks de Persistencia de Dados
Testando o Pipeline
10. Boas Práticas e Airflow Gerenciado

Boas Práticas
Airflow Gerenciado

LAB: Agendamento com DataSets

Lição indisponível

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