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Jornada Apache Airflow

Evolua sua atuação com Apache Airflow. Domine a orquestração de pipelines com DAGs complexas, escalabilidade, governança e observabilidade, aplicando práticas que sustentam ambientes de dados críticos.

76 horas Ao vivo
Jornada Apache Airflow
Engenharia de Dados

Sobre a Jornada

A Jornada Apache Airflow aborda a orquestração de pipelines de dados com Airflow, cobrindo DAGs, dependências entre tarefas, operadores, sensores, SLAs, tratamento de falhas e arquitetura do Airflow. Indicada para profissionais de dados que operam e mantêm pipelines robustos em produção.

Cursos da Jornada

  • Módulo 01 O papel da orquestração em Engenharia de Dados
  • Módulo 02 Conceitos fundamentais do Apache Airflow
  • Módulo 03 Criando DAGs básicas
  • Módulo 04 Operadores e Execução
  • Módulo 05 Monitoramento e Boas Práticas
  • Módulo 01 DAGs complexas e dependências
  • Módulo 02 Operadores, sensores e hooks
  • Módulo 03 Agendamento e controle de execução
  • Módulo 04 Tratamento de falhas e confiabilidade
  • Módulo 05 Operação do Airflow em Produção
  • Módulo 01 Arquitetura Avançada do Apache Airflow
  • Módulo 02 Escalabilidade e Performance
  • Módulo 03 Governança e Padronização
  • Módulo 04 Segurança e Confiabilidade
  • Módulo 05 Operação Corporativa e Evolução

Confira tudo que voce vai dominar neste curso.

Investimento

76 horas para transformar seus dados em vantagem competitiva.

  • 76 horas de conteúdo
  • Certificado de conclusão
  • Roadmap pronto
  • Material didático com conteúdo completo
  • Aulas prontas disponíveis por 3 meses

Certificado

Certificado alinhado às práticas de mercado e às plataformas utilizadas por empresas.

Certificado

FAQs

Veja as perguntas mais frequentes. Se precisar de mais informações, entre em contato conosco.

As Jornadas são programas de imersão vertical focados no domínio completo de uma tecnologia ou plataforma específica (como dbt, Spark, Bigtable ou Vertex AI). Elas são estruturadas de forma progressiva, conectando os níveis Iniciante, Intermediário e Avançado. O objetivo é que você saia do zero e atinja a fluência técnica necessária para arquitetar soluções e resolver problemas complexos.

A diferença está na especificidade do seu objetivo. A Jornada é para quem busca especialização técnica imediata em uma stack (ex: "Quero ser um especialista em Apache Spark"). Já a Trilha é para quem busca formação profissional em uma carreira (ex: "Quero ser um Engenheiro de Dados"), onde você aprenderá não apenas uma, mas várias ferramentas que se complementam em um fluxo de trabalho completo.

Sim. Jornada é o formato indicado para quem já tem carreira consolidada e quer ir direto ao ponto, sem repetir uma formação de base. É o caminho mais ágil para fechar um gap técnico ou dominar um tema específico como FinOps em Nuvem, otimização de queries em escala ou MLOps.

A Rox School é o hub de formação em dados e inteligência artificial da Rox Partner, criado para desenvolver profissionais e empresas no desenvolvimento de uma cultura orientada por dados e na tomada de decisões mais estratégicas.

Para profissionais, as Jornadas podem ser adquiridas individualmente com acesso ao conteúdo estruturado através da plataforma de e-learning. Para empresas, oferecemos modelos personalizados, treinamentos in company e pacotes para capacitação de squads inteiras em stacks específicas.

Sim. Além das Jornadas padrão, podemos desenhar programas alinhados aos desafios específicos da sua organização, incluindo diagnósticos técnicos e masterclasses estratégicas.

Utilizamos um ambiente digital estruturado e seguro, com controle de acesso, autenticação em dois fatores e acompanhamento de desempenho, garantindo uma experiência confiável tanto para o aluno individual quanto para o ambiente corporativo.

Nossa plataforma oferece um ambiente de aprendizagem moderno onde as atividades são organizadas logicamente. Você terá acesso aos recursos, códigos-fonte e materiais de apoio das Jornadas, com acompanhamento de progresso para garantir que você conclua todos os níveis da tecnologia escolhida.

Criar e entender DAGs simples com dependências bem definidas
Monitorar execuções e analisar falhas básicas de pipelines
Construir DAGs complexas com branching, sensores e controle de execução
Operar pipelines confiáveis, com retries, SLAs e monitoramento em produção
Definir arquiteturas escaláveis de Airflow para múltiplos pipelines
Implementar padrões, governança, segurança e operação corporativa
Analistas e engenheiros de dados em evolução técnica
Cientistas de dados que operam pipelines recorrentes
Data Engineers que desejam usam Airflow com autonomia
Conhecimento básico de Python aplicado a dados
Noções de pipelines e fluxo de dados
Conhecimento básico de SQL