Professione sempre più richiesta, specie dalle grandi aziende, il data Engineer ha competenze specifiche e peculiarità che lo rendono assai importante per la gestione dei dati.
Chi è?
Un data Engineer è un professionista che si occupa di progettare, costruire, mantenere e risolvere i problemi delle infrastrutture e dei sistemi utilizzati per archiviare, elaborare e analizzare i dati.
Si tratta di una figura tecnica che lavora solitamente in team con altri professionisti del settore dei dati, come i data scientist e i data Analyst, per sviluppare soluzioni avanzate per la gestione e l’analisi dei dati.
Un data engineer ha solitamente una formazione in campo informatico o matematico e possiede competenze specifiche in ambito di sistemi di gestione dei dati, reti, programmazione e altre tecnologie correlate.
Cosa fa?
Un data Engineer è un tipo di ingegnere che si occupa di progettare, costruire, mantenere e risolvere i problemi delle infrastrutture e dei sistemi utilizzati per archiviare, elaborare e analizzare i dati.
Ciò implica solitamente lavorare con grandi e complessi set di dati e implementare sistemi e processi per garantire che i dati siano organizzati, accessibili e sicuri.
I data engineer possono anche essere coinvolti nello sviluppo e nell’implementazione di algoritmi e modelli che possono essere utilizzati per estrarre informazioni e conoscenze dai dati.
Quanto guadagna?
Il salario di un data Engineer dipende da diversi fattori, come la posizione geografica, il livello di esperienza e le competenze specifiche.
In generale, possono guadagnare una retribuzione annuale compresa tra 50.000 e 120.000 dollari. Tuttavia, il salario può variare considerevolmente a seconda delle circostanze.
È importante notare che i salari possono cambiare nel tempo e possono essere influenzati da diversi fattori; quindi, queste cifre possono essere solo indicative e non definitive.
Quali sono le differenze tra un Data Analyst e un Data Engineer?
Ci sono diverse differenze tra un data Analyst e un data Engineer.
Innanzitutto, i data Analyst si occupano principalmente di analizzare i dati e di estrarre informazioni e conoscenze utili per supportare le decisioni aziendali. In genere, utilizzano tecniche di statistica e analisi dei dati per comprendere i dati e per generare report e visualizzazioni che possono essere facilmente compresi dai non esperti.
Al contrario, i data Engineer si occupano principalmente di progettare, costruire e mantenere le infrastrutture e i sistemi utilizzati per archiviare, elaborare e analizzare i dati. Questo può includere l’implementazione di database, cluster di elaborazione dei dati, pipeline di dati e altre tecnologie. Inoltre, possono sviluppare e implementare algoritmi e modelli per estrarre informazioni e conoscenze dai dati.
Un’altra importante differenza è che i data Analyst solitamente hanno una formazione in campo statistico o matematico, mentre i data engineer hanno solamente una formazione in campo informatico o ingegneristico.
Come posso diventare un Data Engineer?
Per diventare un data engineer, è consigliabile seguire un percorso formativo in campo informatico o ingegneristico, ad esempio una laurea in Informatica, Ingegneria Informatica o Ingegneria delle Telecomunicazioni.
Durante gli studi, è importante acquisire competenze in ambito di sistemi di gestione dei dati, reti, programmazione e altre tecnologie correlate. Inoltre, può essere utile acquisire esperienza pratica attraverso stage o progetti di tesi in ambito di analisi dei dati o tecnologie dell’informazione. Una volta completati gli studi, è possibile cercare lavoro come data engineer presso aziende che operano in questo settore, oppure proseguire gli studi con un master o un dottorato in un campo specifico.
È importante notare che il settore dell’analisi dei dati e delle tecnologie dell’informazione è in continua evoluzione e che quindi è importante mantenere aggiornate le proprie competenze attraverso la formazione continua.
Skills e competenze di un Data Engineer
I data engineer solitamente hanno competenze specifiche in ambito di sistemi di gestione dei dati, reti, programmazione e altre tecnologie correlate. In particolare, le competenze e le abilità che possono essere utili per un data engineer possono includere:
- Conoscenza di linguaggi di programmazione come Python, Java, C++, SQL, etc.
- Conoscenza di sistemi di gestione dei dati come Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, etc.
- Conoscenza di tecnologie di cloud computing come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform, etc.
- Capacità di progettare e implementare database e sistemi di archiviazione dei dati
- Capacità di sviluppare e implementare pipeline di dati e processi di integrazione dei dati
- Capacità di lavorare in team e di collaborare con altre figure professionali come data scientist e data Analyst
- Capacità di risolvere problemi e di trovare soluzioni creative
- Capacità di comunicare in modo chiaro e conciso, sia a livello tecnico che a livello generale
Oltre a queste competenze tecniche, i data Engineer possono anche beneficiare di competenze trasversali come la capacità di pensiero critico, la capacità di apprendimento continuo, la capacità di lavorare in modo efficiente e la capacità di adattarsi a situazioni e ambienti in continua evoluzione.
Scritto da Riccardo Fede, studente del corso Esperto New Media Marketing 2022/2023
