¿Has trabajado con Airflow y has escrito DAGs?

Sí, he trabajado con Apache Airflow y he escrito DAG (Directed Acyclic Graph) para automatizar y orquestar flujos de trabajo en el campo del procesamiento de datos y aprendizaje automático.

En Airflow, un DAG describe una secuencia de tareas y sus dependencias. Cada tarea es un operador, por ejemplo, PythonOperator para ejecutar funciones en Python, BashOperator para ejecutar comandos, etc.

Ejemplo de un DAG simple que ejecuta dos tareas en secuencia:

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime

def task1():
    print('Tarea 1 completada')

def task2():
    print('Tarea 2 completada')

with DAG('ejemplo_dag', start_date=datetime(2024, 1, 1), schedule_interval='@daily') as dag:
    t1 = PythonOperator(task_id='task1', python_callable=task1)
    t2 = PythonOperator(task_id='task2', python_callable=task2)

    t1 >> t2  # t2 depende de la ejecución exitosa de t1

El uso de Airflow permite planificar, monitorear y gestionar pipelines de datos complejos, lo cual es especialmente útil en proyectos de ML para automatizar las etapas de preparación de datos, entrenamiento de modelos y despliegue.