{"id":59139,"date":"2024-04-04T10:58:03","date_gmt":"2024-04-04T08:58:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.unicusano.it\/blog\/?p=59139"},"modified":"2024-05-05T14:49:53","modified_gmt":"2024-05-05T12:49:53","slug":"come-diventare-data-engineer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.unicusano.it\/blog\/didattica\/corsi\/come-diventare-data-engineer\/","title":{"rendered":"Come diventare Data Engineer: studi e possibilit\u00e0"},"content":{"rendered":"

Nell\u2019era in cui i dati rappresentano un\u2019importante fonte informativa per il successo di qualsiasi business sapere come diventare Data engineer permette di ampliare gli orizzonti lavorativi.<\/p>\n

La mole di dati generata ogni giorno aumenta costantemente; riuscire solo ad immaginare trilioni e trilioni di gigabyte di dati \u00e8 impossibile, figuriamoci riuscire ad analizzarli per estrapolarne informazioni utili.<\/p>\n

Cresce quindi la richiesta di profili professionali in grado di gestire enormi volumi di dati al fine di renderli comprensibili e accessibili.<\/p>\n

L\u2019esigenza di ricavare dall\u2019analisi dei dati informazioni utili per strutturare efficaci strategie di business riguarda ormai qualsiasi tipologia di azienda presente sul mercato.
\nL\u2019analisi dei dati \u00e8 diventata una priorit\u00e0 per risultare competitivi e rispondere in maniera adeguata alla domanda.<\/p>\n

Nel corso di questo post analizzeremo la professionalit\u00e0 del data engineer, le mansioni che svolge, gli studi e l\u2019importanza del ruolo nell\u2019attuale era digitale.<\/p>\n

<\/p>\n

Definizione di Big Data: cosa sono e a cosa servono<\/h2>\n

Per comprendere a fondo la professionalit\u00e0 del Data Engineer \u00e8 fondamentale avere chiaro il concetto di \u2018big data\u2019.
\nPartiremo quindi dalla definizione fornita dal sito Wikipedia, che riportiamo di seguito:<\/p>\n

\u201cIn statistica e informatica, la locuzione inglese big data (grandi [masse di] dati) o talvolta l\u2019italiana megadati indicano genericamente una raccolta di dati informatici cos\u00ec estesa in termini di volume, velocit\u00e0 e variet\u00e0 da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l\u2019estrazione di valore o conoscenza.<\/p><\/blockquote>\n

Si tratta quindi dell\u2019enorme quantit\u00e0 di dati, strutturati e non strutturati, prodotta ogni giorno da sorgenti diverse, tra le quali internet.<\/p>\n

I dati generati dalle nostre attivit\u00e0 quotidiane possono essere raccolti, analizzati e utilizzati per vari scopi, primo fra tutto migliorare e\/o incrementare un business.<\/p>\n

A tal proposito diventano essenziali le competenze di professionalit\u00e0 che sappiano gestire adeguatamente questi dati, tra le quali rientra appunto il Data Engineer.<\/p>\n

Cosa fa il data Engineer<\/h2>\n

L\u2019ingegnere dei dati \u00e8 colui il quale si occupa di raccogliere e preparare i dati per le successive attivit\u00e0 di analisi ed elaborazione.
\nSi tratta del profilo che realizza sistemi attraverso i quali raccogliere e convertire dati grezzi in informazioni accessibili e comprensibili.<\/p>\n

Il Data Engineer \u00e8 quindi una sorta di \u2018interprete\u2019 in grado di capire cosa viene comunicato dai dati.<\/p>\n

Per avere una panoramica immediata e chiara della professionalit\u00e0 abbiamo sintetizzato nel seguente elenco i compiti del Data Engineer:<\/p>\n

    \n
  • Sviluppo di algoritmi per l\u2019elaborazione di dati grezzi<\/li>\n
  • Selezione dei dati allineata al modello di business e ai requisiti aziendali<\/li>\n
  • Progettazione di database<\/li>\n
  • Definizione dei metodi per la validazione dei dati in ingresso<\/li>\n
  • Verifiche della conformit\u00e0 dei sistemi utilizzati per l\u2019acquisizione e la conversione dei dati e relativo trattamento (politiche di sicurezza)<\/li>\n<\/ul>\n

    Il lavoro di un Data Engineer precede quello del Data Scientist e del Data Analyst.
    \nIn pratica, il lavoro di data engineering \u00e8 finalizzato alla raccolta e all\u2019organizzazione dei dati; dati che diventano utilizzabili per il successivo lavoro di analisi svolto appunto da Scientist e Analyst.<\/p>\n

    Concludendo e sintetizzando il Data Engineer si occupa di management dei dati (data management) mentre il Data Scientist e il Data Analyst si occupano di analizzare i dati al fine di estrapolarne informazioni utili per il business.<\/p>\n

    Quanto guadagna<\/h3>\n

    Lo stipendio di un Data Engineer, cos\u00ec come accade per le altre professionalit\u00e0, \u00e8 legato ad una serie di variabili, tra le quali la pi\u00f9 influente l\u2019esperienza.<\/p>\n

    La retribuzione media annua, nel nostro Paese, si aggira intorno ai 40.000 euro annui, ovvero circa 3.300 euro lordi mensili.<\/p>\n

    Per le posizioni entry level lo stipendio si aggira intorno ai 29.000 euro all\u2019anno.
    \nPer i profili con un discreto bagaglio di esperienza le cifre si attestano sui 55.000 euro annu\u00ec
    \nIn generale la retribuzione varia in maniera notevole anche in base al contesto in cui opera il professionista.
    \nIn altri paesi, o comunque presso le imprese che operano su scala internazionale, le cifre diventano decisamente pi\u00f9 interessanti.<\/p>\n

    Specializzarsi in Data Engineering<\/h2>\n

    Attualmente la professione del Data Engineer, pur essendo tra le pi\u00f9 richieste, non \u00e8 regolamentata.
    \nCi\u00f2 significa che non \u00e8 previsto un percorso di studi unico e specifico.<\/p>\n

    Si tratta tuttavia di una professionalit\u00e0 che richiede un ampio bagaglio di conoscenze tecniche e una serie di capacit\u00e0 e attitudini personali.<\/p>\n

    Dal punto di vista delle soft skills un ingegnere dei dati deve essere in grado di comunicare in maniera chiara e concisa, sia a livello tecnico che generale.
    \nDeve avere buone capacit\u00e0 di problem solving, ma soprattutto una spiccata propensione a lavorare in team e a collaborare in maniera sinergica con altre figure professionali.<\/p>\n

    Per quanto riguarda le competenze tecniche un professionista deve possedere una solida base di competenze relative ai linguaggi di programmazione, ai sistemi di gestione dei dati e alle tecnologie di cloud computing.<\/p>\n

    Pur non essendo obbligatorio il conseguimento di una laurea, il background di un Data Engineer pu\u00f2 essere costruito attraverso un\u00a0percorso di studi triennale o magistrale ad indirizzo informatico\u00a0e\/o ingegneristico.<\/p>\n

    La base formativa ideale per un data engineer \u00e8 quindi data da un corso di laurea in informatica, ingegneria informatica o in un campo ad essi correlato.<\/p>\n

    A prescindere dal percorso scelto, \u00e8 importante precisare che il settore del data engineering, e in generale quello che riguarda l\u2019analisi dei dati, \u00e8 in continua evoluzione.
    \nUn Data Engineer deve quindi essere sempre al passo con le evoluzioni, aggiornando continuamente le proprie competenze attraverso la formazione continua.<\/p>\n

    A tal proposito sottolineiamo l\u2019importanza dei master post-laurea e dei corsi di specializzazione, che permettono di approfondire, riqualificare e aggiornare il proprio know how.<\/p>\n

    Ora sai come diventare Data Engineer, cosa fa e quali sono le prospettive lavorative.
    \nSe intendi intraprendere la professione e desideri ricevere maggiori info sui corsi online Unicusano compila il form che trovi cliccando qui!<\/p>\n

     <\/p>\n

    Credits: <\/span><\/span>everythingposs <\/span><\/span><\/em>\/ Depositphotos.com<\/em>
    \n<\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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