Certificazioni AWS per Data Engineer nel 2026: guida completa

Le certificazioni più rilevanti per i Data Engineer

Ora che sai cosa sono le certificazioni AWS, vediamo quelle che contano di più per i data engineer. Ognuna si concentra sulle competenze necessarie per progettare, costruire e gestire sistemi dati nel cloud, e ti aiuterò a scegliere il percorso giusto in base alla tua esperienza.

Certificazioni AWS per data engineer. Immagine dell'autore. 

AWS Certified Data Engineer (livello Associate)

La certificazione AWS Certified Data Engineer è pensata per chi vuole costruire e gestire pipeline di dati su AWS. Si concentra sul trasferimento dei dati in AWS, sulla loro elaborazione tramite workflow ETL e sulla loro archiviazione nei servizi e nei formati più adatti per l'analisi e l'uso a lungo termine.

Lavorerai con strumenti come AWS Glue e SQL per pulire, trasformare e spostare i dati. Imparerai anche ad archiviare quei dati in Amazon S3, a scegliere tra diversi formati di file in base a costi e prestazioni e a usare database come Redshift e DynamoDB a seconda del caso d'uso.

Oltre a elaborazione e storage, la certificazione copre anche come organizzare i dati in modo che siano facili da trovare e mantenere tra i vari progetti. Sul fronte sicurezza, esplorerai come gestire gli accessi con IAM, mettere in sicurezza le connessioni di rete e proteggere i database seguendo le best practice AWS.

Questa certificazione è ideale se vuoi specializzarti in workflow di dati cloud-first e capire come progettare sistemi affidabili e sicuri su AWS.

AWS Certified Solutions Architect (livello Associate)

La certificazione AWS Certified Solutions Architect si concentra sulla progettazione di soluzioni cloud, incluse le architetture dati. È una scelta solida per i data engineer che vogliono imparare a costruire sistemi sicuri, affidabili e scalabili su AWS.

Farai pratica con servizi core come EC2 per il compute, S3 per lo storage e AWS IAM per gestire accessi e sicurezza. Sono tutti elementi chiave per configurare ed eseguire pipeline di dati nel cloud.

AWS Certified Developer (livello Associate)

Sebbene la certificazione AWS Certified Developer sia rivolta agli sviluppatori, è utile anche per i data engineer che lavorano su pipeline di dati che coinvolgono l'integrazione applicativa.

Imparerai a:

• Creare e distribuire app serverless usando strumenti come AWS Lambda, Amazon SQS e API Gateway
• Seguire le best practice di sicurezza AWS con servizi come IAM (per il controllo degli accessi), KMS (per la gestione delle chiavi) e MFA (per l'autenticazione a più fattori)

AWS Certified Machine Learning (livello Specialty)

La certificazione AWS Certified Machine Learning è utile se lavori con modelli di machine learning o collabori con team di data science. Si concentra sulle prime fasi della pipeline di machine learning — quelle in cui i data engineer giocano un ruolo chiave. In questa certificazione imparerai a:

• Preparare i dati per l'ML, inclusa la pulizia e la trasformazione dei dataset e la creazione di feature per l'addestramento.
• Usare strumenti AWS principali come Amazon Kinesis per raccogliere dati in streaming e Amazon SageMaker per addestrare e distribuire modelli.

Formato dell'esame e requisiti

Una volta preparato, è il momento di sostenere l'esame. Gli esami AWS valutano come applichi le tue conoscenze in situazioni reali. Mettono alla prova la tua capacità di prendere decisioni e risolvere problemi usando i servizi AWS.

Prerequisiti ed esperienza consigliata

Non servono qualifiche ufficiali per sostenere l'esame — chiunque può provarci. Ma AWS consiglia alcune cose per aiutarti a sentirti più preparato:

• Esperienza pratica: idealmente hai trascorso almeno un anno a lavorare con AWS su progetti reali. Magari hai contribuito a costruire sistemi affidabili e scalabili o hai supportato i team che lo hanno fatto.
• Conoscenza dei servizi AWS core: dovresti conoscere le basi dei servizi relativi a compute, storage, networking e database — quanto basta per capire cosa fa ciascuno e quando usarlo.
• Comprensione architetturale di base: è utile saper analizzare un problema, comprenderne le esigenze tecniche e determinare quali servizi AWS sono più adatti.

Dettagli dell'esame

Ecco cosa puoi aspettarti il giorno dell'esame per la maggior parte delle certificazioni:

Il costo totale per sostenere l'esame AWS di livello Associate è di 150 $, e 300 $ per quelli Specialty (soggetti a variazioni nel tempo, quindi verifica i prezzi degli esami per maggiori dettagli). 

Quando sei pronto per prenotare un esame, vai su aws.training, effettua il login e vai alla sezione Certification. Da lì puoi programmare l'esame tramite Pearson VUE o PSI. 

Argomenti chiave da studiare

Ogni certificazione AWS copre un'ampia gamma di concetti, ma alcuni argomenti ricorrono più spesso e meritano tempo extra. Vediamo quali sono: 

Servizi core di AWS

Questi sono alcuni dei servizi principali che dovrai conoscere per la maggior parte delle certificazioni AWS e per lavorare con sistemi reali nel cloud. Costituiscono le fondamenta per costruire e monitorare l'infrastruttura dati:

• Amazon S3 (object storage scalabile): archivia dati come file, log o backup e consente di accedervi in modo affidabile a qualsiasi scala. Lo vedrai usato in data lake, pipeline e come area di atterraggio per dati grezzi o processati.
• Amazon EC2 (server virtuali): eseguono carichi di lavoro di calcolo on-demand. Puoi adattare la dimensione dell'istanza in base alle esigenze di performance, il che lo rende ideale per l'elaborazione scalabile.
• AWS Lambda (compute serverless): esegue codice senza gestire server. Lambda è event-driven, quindi perfetto per automazioni leggere e per rispondere a trigger in una pipeline.
• Identity and Access Management: definisce chi può accedere a cosa nel tuo ambiente AWS. In questo modo puoi mettere in sicurezza l'infrastruttura e garantire che solo le persone o i servizi giusti interagiscano con le tue risorse.
• Amazon CloudWatch (monitoraggio e osservabilità): traccia le prestazioni, imposta avvisi e consente di visualizzare i log dei servizi AWS. In questo modo puoi individuare problemi e mantenere i sistemi in esecuzione senza intoppi.

Servizi dati

Questi sono alcuni dei principali servizi AWS usati nelle moderne pipeline di dati. Dovrai sapere cosa fa ciascuno e come lavorano insieme per raccogliere e analizzare i dati: 

• Amazon Redshift: è un data warehouse gestito che esegue query complesse e veloci su dataset di grandi dimensioni. 
• Kinesis: raccoglie ed elabora dati in streaming in tempo reale, ideale per casi d'uso come dashboard live e rilevamento frodi.
• AWS Glue: trasforma e sposta i dati senza gestire l'infrastruttura. In questo modo possiamo preparare i dati per pipeline di analytics e machine learning.
• Amazon EMR: esegue carichi di lavoro big data usando strumenti come Apache Spark, Hive o Hadoop. Rende più semplice scalare e gestire i cluster.
• Athena: esegue query SQL direttamente sui dati archiviati in S3. È serverless, quindi non richiede setup, il che è molto utile per insight rapidi o analisi ad hoc senza ETL complessi.

Concetti di data lake ed ETL

Un data lake è un luogo centrale per archiviare grandi quantità di dati strutturati e non strutturati. Su AWS, servizi come S3, Lake Formation e Glue semplificano la creazione e la gestione di data lake che supportano analytics e machine learning su larga scala.

Dobbiamo usare pipeline ETL per portare i dati in un lake (acronimo di Extract, Transform e Load). Queste pipeline:

• Estraggono dati da diverse fonti
• Trasformano i dati in un formato utilizzabile
• Caricano i dati nel tuo data lake o data warehouse

AWS Glue semplifica la creazione e la gestione di questi workflow. Essendo serverless, non dobbiamo occuparci dell'infrastruttura e supporta l'orchestrazione, che automatizza e scala il movimento dei dati end-to-end.

Sicurezza e conformità

La sicurezza è una parte importante del lavoro con AWS quando gestiamo dati sensibili o su larga scala. Ecco alcune aree chiave su cui concentrarsi nello studio o nella progettazione di sistemi sicuri:

• Crittografia con KMS: AWS Key Management Service (KMS) ci permette di creare e gestire chiavi di crittografia. Protegge i dati, dalle chiavi API ai file archiviati, sia a riposo che in transito.
• Controllo degli accessi con IAM: IAM definisce chi può fare cosa. Invece di credenziali a lungo termine, i ruoli IAM concedono accessi temporanei, un approccio più sicuro. Tuttavia, dobbiamo rivedere regolarmente i permessi per seguire il principio del privilegio minimo.
• Autenticazione a più fattori (MFA): aggiungere l'MFA è un modo semplice per proteggere gli account ad alto rischio e impedire accessi non autorizzati.
• Monitoraggio e conformità: utilizziamo strumenti come CloudTrail e CloudWatch per tracciare le modifiche e individuare comportamenti insoliti. Aiutano a rispettare standard interni e di settore.

Strategie di preparazione

Dopo aver letto fin qui, potresti pensare che ci sia molto da assimilare. Ma con l'approccio giusto è assolutamente gestibile. Ho quindi suddiviso il percorso di preparazione in tre aree chiave per aiutarti a procedere in modo strutturato.

Materiali di studio e corsi

Inizia con le risorse AWS perché offrono oltre 600 corsi digitali gratuiti e guide ufficiali agli esami per ogni certificazione. Sono un ottimo modo per capire gli argomenti dell'esame e i concetti chiave su cui verrai valutato.

Inoltre, puoi esplorare anche DataCamp, che offre corsi per principianti come AWS Concepts e AWS Cloud Technology and Services Concepts per aiutarti a costruire basi solide.

Ti consiglio di combinare contenuti ufficiali e di terze parti per una visione più completa, così da trovare uno stile di apprendimento più in linea con te.

Pratica pratica

La pratica hands-on aiuta a costruire fiducia. AWS offre un Free Tier che dà accesso a molti servizi senza costi, così puoi fare prove in un ambiente reale. Puoi usarlo per creare piccoli progetti che mettano in pratica ciò che hai imparato. Ad esempio:

• Configura un sito statico usando S3 e CloudFront
• Crea una pipeline dati di base con S3, Glue e Redshift
• Attiva funzioni serverless con Lambda e CloudWatch

Questi esercizi pratici aiutano a fissare quanto appreso e a prepararci a scenari reali che possono presentarsi all'esame e sul lavoro.

Esami di prova e simulazioni

Dopo aver affrontato il materiale di studio e aver fatto esperienza pratica, i test di pratica sono il passo successivo. Mettono alla prova le tue conoscenze e ti rendono a tuo agio con il formato d'esame.

Ecco da dove iniziare:

• Esami di pratica ufficiali AWS: rispecchiano il formato e la difficoltà del test reale, così sai cosa aspettarti.
• Preparazione extra: esercitati a rispondere a 50 domande di colloquio su AWS per affinare il ragionamento e sentirti a tuo agio a parlare delle tue conoscenze.

Impatto sulla carriera e prossimi passi

Una volta superato l'esame, il vero valore emerge in ciò che sai e in ciò che può sbloccare per la tua carriera. 

Come una certificazione aggiunge valore

I datori di lavoro spesso cercano certificazioni AWS come prova che comprendi gli strumenti cloud e sai applicarli in scenari reali. Può anche aprire le porte a offerte migliori e a più opportunità di crescita.

Oltre alle candidature, costruisce credibilità. Mostra che prendi sul serio le tue competenze e ti aiuta a farti notare nella più ampia community del data engineering.

Se vuoi spingerti oltre, la certificazione professionale Data Engineer di DataCamp è un'altra ottima opzione. È progettata per testare competenze reali e offrirti una credenziale di cui i recruiter si fidano.

Formazione continua e ruoli avanzati

Una volta ottenuta la qualifica AWS, puoi puntare ad altri ruoli avanzati, come solutions architect, data scientist o specialista di machine learning.

Se questo è il tuo prossimo passo, i percorsi di apprendimento di DataCamp possono aiutarti a crescere nella giusta direzione. Percorsi come Data Scientist o Machine Learning Scientist ti forniranno competenze e struttura per affrontare ruoli più tecnici e a maggior impatto.

E poiché le certificazioni AWS vanno rinnovate ogni pochi anni, vale la pena mantenere fresche le conoscenze. DataCamp offre anche supporto continuo alla certificazione per aiutarti a restare aggiornato man mano che strumenti e best practice evolvono.

Considerazioni finali

La certificazione AWS per data engineer è una mossa intelligente per far crescere competenze e carriera. Inizia capendo quali certificazioni corrispondono alla tua esperienza, crea un piano di studio e fai pratica con il Free Tier di AWS.

Imposta un obiettivo, resta costante e sfrutta ciò che costruisci lungo il percorso — tutto questo porta a una certificazione che dimostra che sai fare il lavoro.

E se hai voglia di continuare a imparare, ecco alcune ottime risorse di DataCamp per supportarti nel percorso:

• AWS Cloud Technology and Services – un'introduzione solida agli strumenti e ai concetti core di AWS.
• AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) – un percorso foundational per prepararti all'esame ufficiale AWS.
• Data Engineer in Python – un percorso professionale focalizzato sulla costruzione di pipeline, big data e uso di strumenti cloud.
• Associate Data Engineer in SQL – perfetto per rafforzare le tue competenze SQL in scenari reali.
• Professional Data Engineer in Python – un percorso avanzato per approfondire le competenze e affrontare sfide dati più complesse.