I migliori corsi AWS, Azure e GCP per aspiranti Data Cloud Engineer

Se cerchi un corso di cloud data engineering, potresti sentirti sopraffatto dall’enorme quantità di risorse e non sapere quale, o quanti, dei 3 grandi provider scegliere. La risposta condivisa dalla community è di partire da uno solo e passare a un secondo cloud solo quando il primo ti sembrerà noioso. Se ora ti chiedi quale scegliere, ecco un framework decisionale:

• Impara prima AWS se vuoi il più ampio numero di annunci di lavoro
• Impara prima GCP se il lavoro che desideri è molto focalizzato su BigQuery e Dataflow
• Impara prima Azure se il tuo datore di lavoro già usa SQL Server e Power BI.

Questa lista è per chi passa a un ruolo di data cloud engineer: analisti che vogliono gestire pipeline, software engineer che si spostano verso piattaforme dati e data engineer che lavorano con Spark on-premise e ora devono usare Glue, Synapse o Dataflow. Ho scelto queste risorse in base a wether il programma mappa a una vera blueprint di certificazione (CLF-C02, AZ-900, DP-203, Professional Data Engineer di Google), copre i servizi dati piuttosto che la sola amministrazione cloud generale, ed è consigliato dai professionisti.

Presuppongo che tu conosca un po’ di Python e SQL. Se non è così, quella lacuna conta più della scelta del cloud. Prima di scegliere un cloud, colmala con il career track Associate Data Engineer in SQL di DataCamp, che costruisce le basi di SQL ed ETL/ELT date per scontate da ogni servizio Spark gestito.

TL;DR

1. DataCamp: Understanding Cloud Computing Course

Il corso Understanding Cloud Computing è il punto di partenza giusto se non hai mai avuto un account AWS, Azure o GCP e vuoi un vocabolario condiviso prima di iniziare a cliccare in una console. Il corso è concettuale più che pratico, che è esattamente ciò che serve all’ora zero.

Copre i modelli di servizio (IaaS, PaaS, SaaS), i modelli di deployment (pubblico, privato, ibrido), come differiscono i principali provider e dove si collocano le responsabilità di sicurezza e governance tra te e il vendor. Poiché è neutrale rispetto al provider, puoi leggere un tutorial su AWS Glue e uno su Azure Data Factory e vedere che risolvono lo stesso problema con nomi diversi. #

Il corso gira nel browser, quindi non c’è setup locale e nessun costo cloud mentre impari. Un piano personale costa circa 25-33 $ al mese, fatturati annualmente, per accesso illimitato a tutti i corsi DataCamp elencati in questa lista.

• Livello: Principiante, non è richiesto un account cloud
• Formato: Corso interattivo, nessun prerequisito di coding
• Ideale per: Analisti e persone in transizione che hanno bisogno di concetti cloud prima delle console cloud

2. DataCamp: AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) Skill Track

Se il consenso di r/dataengineering ti indirizza verso il cloud di Amazon, lo skill track AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) è il modo più economico per farti un’idea complessiva dei servizi in un unico percorso strutturato. È costruito attorno alla blueprint dell’esame CLF-C02, non come un tour casuale della console.

Coprirai i concetti cloud, i servizi core di AWS (inclusi S3, EC2 e IAM), la sicurezza e il modello di responsabilità condivisa, oltre al lato costi e fatturazione che molti principianti ignorano finché non lasciano un cluster EMR acceso per tutto il weekend. Per un data engineer, i capitoli sulla fatturazione sono fondamentali: il controllo dei costi fa parte della job description, non è un ripensamento.

CLF-C02 è una certificazione di base, quindi non ti insegnerà a scrivere un job Glue o a modellare uno schema Redshift. Trattala come la mappa, poi passa al percorso AWS Skill Builder Data Engineer alla voce 6 per il lavoro di pipeline vero e proprio.

• Livello: Principiante, allineato alla blueprint dell’esame CLF-C02
• Formato: Skill track, più corsi interattivi
• Ideale per: Chi sceglie AWS per primo per l’ampiezza del mercato del lavoro

3. DataCamp: Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) Skill Track

Inizia qui invece che con il track AWS se il tuo datore di lavoro già usa SQL Server, Power BI e Active Directory, come accade per una larga parte dei team dati enterprise. AZ-900 è il punto d’ingresso che Microsoft ha progettato proprio per questa situazione.

Lo skill track Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) attraversa i concetti base di Azure, le principali famiglie di servizi, gestione e governance, e le opzioni di pricing e supporto. Qui incontrerai Azure Blob Storage e Data Lake Storage come nomi di servizio, abbastanza contesto per rendere il materiale di DP-203 leggibile invece che spiazzante.

Nota pratica sui costi: l’apprendimento è una voce, il certificato è un’altra. L’esame AZ-900 costa circa 99-120 $, a seconda della regione, e non serve sostenerlo per trarre valore dallo skill track. Pagherei l’esame solo se una job description o un processo di promozione interna lo richiedono esplicitamente.

• Livello: Principiante, prerequisiti minimi
• Formato: Skill track mappato ai domini AZ-900
• Ideale per: Professionisti dei dati in organizzazioni fortemente Microsoft

4. John Savill's Technical Training (YouTube)

Le playlist gratuite su YouTube di Savill sono il motivo per cui non è detto che tu debba pagare per la formazione sulle basi di Azure. Le sue serie di studio AZ-900 e AZ-104 sono spesso citate come un punto di partenza gratuito ma valido.

Il materiale di AZ-104 è orientato agli amministratori, ed è proprio questo il punto per un data engineer: identità, networking, account di archiviazione e governance sono ciò con cui litigherai quando la pipeline di Data Factory non riesce a raggiungere un endpoint privato. Tiene anche sessioni di studio live e spiegazioni alla lavagna che reggono meglio di molti video a pagamento.

Quello che non troverai qui è apprendimento interattivo o design di pipeline. Niente modellazione dimensionale in Synapse, niente pattern di caricamento incrementale, niente dbt. Usa le playlist per consolidare lo strato infrastrutturale, poi dedica il tuo tempo di studio al percorso DP-203.

• Livello: Da principiante a intermedio
• Formato: Playlist YouTube gratuite e sessioni di studio live
• Ideale per: Chi studia Azure a budget zero e ha bisogno delle basi di infrastruttura

5. DataCamp: Introduction to GCP Course

Scegli il corso Introduction to GCP di DataCamp se il lavoro a cui punti è molto orientato all’analisi, perché GCP riceve elogi costanti nei thread di r/dataengineering per i suoi strumenti dati e per quanto poca cerimonia richieda BigQuery rispetto al setup di un cluster Redshift.

Il corso introduce il panorama dei servizi GCP, le opzioni di storage e compute e come BigQuery si inserisce in uno stack analitico. Il motivo per cui lo metto sopra al materiale del vendor è la sequenza: i lab di Google Cloud Skills Boost danno per scontato che tu sappia già cos’è un progetto, un service account e una regione, e questo corso te lo fornisce in un paio di sessioni.

Il limite onesto è la profondità. Non uscirai da un corso introduttivo pronto a progettare una pipeline streaming con Pub/Sub e Dataflow, e non dovresti aspettartelo. A questo serve la voce successiva.

• Livello: Principiante
• Formato: Corso interattivo, nel browser
• Ideale per: Analisti e ingegneri diretti verso lavori incentrati su BigQuery

6. DataCamp: Google Cloud Data Engineer Skill Track

Lo skill track Google Cloud Data Engineer su DataCamp è la via più diretta in questa lista da “so un po’ di SQL” a “so costruire una pipeline su GCP”, ed è il track che consiglierei alla maggior parte di chi cambia carriera. Resta sui servizi dati invece di sconfinare nell’amministrazione cloud generale.

Il focus è il lato GCP del data engineer: storage, BigQuery e movimentazione dei dati attraverso pipeline, nello stesso territorio coperto dalla certificazione Professional Data Engineer di Google con BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer e Dataproc. Lavorare nel browser significa non dover gestire avvisi di fatturazione ed errori IAM mentre impari per la prima volta le aggregazioni finestrate.

Una cosa da sapere: presuppone Python e SQL, e se sei incerto su uno dei due, passerai il tempo a fare debug della sintassi invece di imparare a progettare pipeline. DataCamp offre anche il career track Associate Data Engineer in SQL per colmare la lacuna prima di andare a fondo su GCP.

• Livello: Intermedio, presuppone Python e SQL
• Formato: Skill track, più corsi e progetti interattivi
• Ideale per: Aspiranti data engineer che hanno scelto GCP e vogliono pratica, non slide

7. Adrian Cantrill's AWS Certified Solutions Architect Associate (SAA-C03)

Il corso SAA-C03 di Cantrill continua a emergere come la scelta della community per le migliori basi AWS, e si guadagna questa reputazione per la profondità sulla “plumbing” più che per l’ampiezza sui servizi luccicanti. 

Per un data cloud engineer, il valore è concentrato nelle sezioni che altri corsi dati sorvolano: ruoli e policy IAM, networking VPC ed endpoint, classi di storage e regole di lifecycle, e crittografia con KMS.

È un corso a pagamento venduto direttamente sul sito di Cantrill, con prezzi stabiliti lì e variabili in base alle promozioni, ed è un impegno lungo misurato in settimane più che in serate. Non è nemmeno un corso di data engineering, quindi trattalo come lo strato sottostante alla voce 11, non come un suo sostituto.

• Livello: Intermedio, presuppone una base IT
• Formato: Corso video a pagamento con lab e diagrammi architetturali
• Ideale per: Ingegneri che vogliono capire perché una pipeline AWS si rompe, non solo come costruirla

8. Google Cloud Skills Boost: Data Engineer Learning Path

La piattaforma di training di Google è il posto migliore per fare pratica pratica su GCP senza effettuare provisioning in autonomia, perché i lab del Data Engineer Learning Path ti assegnano un progetto temporaneo con le API già attivate. Diversi corsi e lab sono gratuiti.

Il percorso data engineer copre BigQuery per il warehousing e l’analisi SQL, Dataflow per le trasformazioni batch e streaming, Pub/Sub per l’ingestione di eventi, Cloud Composer per l’orchestrazione basata su Airflow e Dataproc per Spark gestito. Questo elenco di servizi è sostanzialmente la blueprint dell’esame Professional Data Engineer di Google, quindi il percorso funge anche da preparazione alla certificazione.

I costi variano in base al percorso. I lab e le quest gratuiti coprono molto terreno, mentre le versioni ospitate da partner degli stessi track si collocano di solito in un abbonamento da 39 a 79 $ al mese, quindi verifica se il percorso gratuito ti offre già ciò che ti serve prima di pagare due volte per lo stesso programma.

• Livello: Intermedio
• Formato: Corsi del vendor più lab pratici a tempo, livelli gratuiti e a pagamento
• Ideale per: Chi studia GCP e vuole pratica in console senza un account di fatturazione personale

9. Grow Data Skills: Data Engineering Tracks for AWS, Azure, and GCP

Grow Data Skills propone track self-paced separati per ogni cloud, e il suo punto di forza è l’output di portfolio più che le ore di lezione. Per chi non ha esperienza lavorativa nel cloud, i progetti contano più del certificato.

Ciascun track parte dai fondamenti come data modeling, warehousing e distinzione batch vs stream, poi passa a moduli specifici del cloud su ingestion, storage, trasformazione e orchestrazione. Il lavoro progettuale è il vero differenziatore: pipeline end-to-end e architetture lakehouse che puoi mettere in un repository e discutere in un colloquio.

È un track a pagamento con prezzi mostrati al checkout e variabili per regione e promozione, e presuppone basi di Python e SQL, oltre a una certa familiarità col cloud. Se non hai ancora completato un track per principianti, fallo prima, altrimenti nei progetti finirai per copiare comandi che non capisci.

• Livello: Intermedio
• Formato: Video self-paced più progetti guidati, a pagamento
• Ideale per: Chi cambia carriera e ha bisogno di tre o quattro pipeline da portfolio, non di un altro certificato

10. Smart Data Learning: Data Engineering With Azure, AWS & GCP

Questo è un programma live virtuale di 14 settimane che copre tutti e tre i cloud in un unico syllabus, ed è l’opzione da considerare se i video self-paced ti hanno già deluso due volte. Scadenze e cohort funzionano per alcune persone, far finta del contrario è un cattivo consiglio.

La struttura prevede prima i concetti core di data engineering, poi le implementazioni specifiche dei cloud: S3, Glue, Redshift ed EMR su AWS; Data Lake, Data Factory e Synapse su Azure; BigQuery, Dataflow e Pub/Sub su GCP. Compiti e lab affiancano le sessioni live, quindi c’è del lavoro valutato invece di un semplice ascolto passivo.

È consigliata, e onestamente richiesta, un’esperienza precedente con Python e SQL. Il prezzo è una quota fissa indicata sulla pagina del corso e varia per regione, meno trasparente di quanto vorrei; chiedi la cifra per iscritto prima di impegnarti per 14 settimane.

• Livello: Intermedio; consigliata esperienza pregressa in programmazione, Python e SQL
• Formato: Cohort virtuale live, 14 settimane, assignment e lab
• Ideale per: Chi ha bisogno di lezioni programmate e vuole tutti e tre i cloud in un unico passaggio

11. AWS Skill Builder: AWS Certified Data Engineer – Associate Learning Path

Questo learning path su AWS Skill Builder è dove dovrebbero andare gli studenti AWS dopo CLF-C02, perché è l’unica risorsa AWS in questa lista costruita specificamente sui servizi di data engineering e non sull’architettura in generale. È la piattaforma di formazione di Amazon, quindi i contenuti seguono la guida d’esame corrente.

Il percorso si concentra sui servizi che verrai pagato per gestire: AWS Glue per ETL, Lake Formation per data lake governati, Amazon Redshift per il warehousing, EMR per carichi Spark e Hadoop, e Kinesis per l’ingestione in streaming. I prezzi sono misti: una parte significativa della formazione digitale è gratuita e l’abbonamento Individual di Skill Builder è circa 29 $ al mese o 299 $ l’anno per lab e materiale di preparazione all’esame.

Il salto di difficoltà da CLF-C02 è reale. Questo materiale punta a una profondità da esame e presuppone che tu sappia già navigare la console, leggere policy IAM e ragionare sul posizionamento VPC, quindi non iniziare qui come prima esposizione ad AWS.

• Livello: Avanzato; consigliato dopo CLF-C02 e un po’ di pratica
• Formato: Learning path del vendor, corsi gratuiti più livello in abbonamento a pagamento
• Ideale per: Ingegneri che puntano all’esame AWS Certified Data Engineer – Associate

12. Microsoft Learn: Azure Data Engineering (DP-203) Path

Il miglior curriculum avanzato gratuito su Azure data engineering proviene da Microsoft stessa, e il percorso DP-203 è quello da seguire una volta assimilati i concetti di AZ-900. Tutti i moduli Learn sono gratuiti da leggere e svolgere.

La copertura è lo stack dati Azure vero e proprio: Azure Data Lake Storage, Synapse Analytics per warehousing e pool Spark, Data Factory per orchestrazione e attività di copia, Stream Analytics per query in streaming e Azure Databricks per trasformazioni basate su notebook. Se il tuo team si sta standardizzando su workload Synapse in era Fabric, questo è il materiale più vicino al tuo lavoro quotidiano.

Due problemi onesti. Microsoft Learn è ricco di lettura e può sembrare documentazione con una barra di avanzamento, quindi abbinalo al tuo abbonamento e costruisci qualcosa invece di cliccare su Avanti. Inoltre, la tariffa dell’esame DP-203 è di circa 165 $, l’elemento più costoso in questa lista per ora di apprendimento.

• Livello: Avanzato; consigliato dopo AZ-900 e un po’ di pratica
• Formato: Moduli self-paced gratuiti, esame a pagamento
• Ideale per: Azure data engineer che vogliono copertura accurata dal vendor senza costi di corso

13. r/dataengineering cloud-choice threads

La risorsa gratuita più utile in questa lista non è affatto un corso: il subreddit r/dataengineering. Thread come “Which cloud provider is best to learn for someone just starting out in the Data Engineering field?” e “Data engineering in GCP, Azure, or AWS is best to upskill and switch” sono dove si prende davvero la decisione, e chi risponde sono professionisti che siedono nei panel di assunzione.

Le posizioni ricorrenti sono abbastanza coerenti da poterle riassumere: AWS è considerato l’investimento di carriera più sicuro per la quota di mercato, GCP viene consigliato per carichi data-heavy e ML sulla forza di BigQuery e Dataflow, e Azure vince quando il datore di lavoro è Microsoft-centrico o il mercato locale lo è. L’altro consiglio ripetuto è scegliere un cloud, diventare bravo, poi aggiungerne un secondo.

Leggi i thread per i dettagli regionali che nessun programma di corso contiene. Se nella tua città gli annunci parlano di Synapse o Snowflake è una domanda a cui possono rispondere solo i professionisti locali, e dovrebbe prevalere su ogni altra raccomandazione qui.

• Livello: Qualsiasi
• Formato: Discussione libera della community
• Ideale per: Decidere a quale cloud dedicarsi prima di spendere in formazione

Quali competenze servono a un Data Cloud Engineer

Un data cloud engineer progetta, costruisce e gestisce pipeline dati su AWS, Azure o GCP, che in pratica significa job ETL ed ELT che alimentano data lake e data warehouse, più sicurezza e controllo dei costi intorno a tutto ciò. Il lavoro sta tra software engineering e analytics, e l’elenco delle competenze lo riflette.

• Programmazione e query: Python e SQL, non negoziabili
• Object storage: Amazon S3, Azure Blob e Data Lake Storage, o Google Cloud Storage
• Warehouse e motori analitici: Redshift, BigQuery o Synapse, e Snowflake quando l’azienda è multi-cloud
• Orchestrazione: Airflow, più gli scheduler nativi (AWS Step Functions, pipeline di Azure Data Factory, Cloud Composer)
• Streaming: Kinesis, Azure Event Hubs o Pub/Sub, e Kafka dove i team gestiscono broker propri
• Infrastructure as code: Terraform, CloudFormation o Bicep
• Nozioni operative: Linux, networking, Git e dimestichezza con la shell

Per il materiale a livello di certificazione più sotto in questa lista, considera 6-12 mesi di esperienza pratica sul cloud come baseline. I percorsi DP-203 e AWS Data Engineer non saranno clementi prima di allora.

Percorso di apprendimento suggerito

Ecco l’ordine che seguirei se iniziassi oggi come analista e volessi fare colloqui per ruoli di cloud data engineering entro un anno.

Fase 1: Impara il vocabolario e scegli un cloud

Completa Understanding Cloud Computing, poi leggi un paio di thread su r/dataengineering sulla scelta del cloud tenendo aperti gli annunci di lavoro locali. Impegnati con un provider prima di comprare altro.

Fase 2: Impara bene le basi di un provider

Segui lo skill track AWS Cloud Practitioner (CLF-C02), lo skill track Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) oppure Introduction to GCP più i primi corsi del track Google Cloud Data Engineer, a seconda della fase 1. Se hai scelto Azure, non hai budget e non ti serve contenuto interattivo, le playlist AZ-900 e AZ-104 di John Savill coprono lo stesso terreno gratis.

Fase 3: Vai a fondo sui servizi dati di quel cloud

Qui è dove diventi occupabile.

• Chi studia GCP dovrebbe terminare il track Google Cloud Data Engineer e poi fare i lab gratuiti su BigQuery, Dataflow e Pub/Sub su Google Cloud Skills Boost.
• Chi studia AWS passa allo Skill Builder Data Engineer path per Glue, Lake Formation, Redshift e Kinesis.
• Chi studia Azure passa al percorso gratuito Microsoft Learn DP-203 per Data Lake Storage, Synapse e Data Factory.

Fase 4: Costruisci progetti e consolida lo strato infrastrutturale

Consegna due o tre pipeline end-to-end che sai spiegare, tramite i moduli progetto di Grow Data Skills o da solo con Terraform e Airflow. In parallelo, il corso SAA-C03 di Cantrill colma le lacune su IAM, VPC e crittografia lasciate aperte dai corsi solo dati. Se il tuo vero problema sono le scadenze più che i contenuti, sostituisci questa fase con il cohort di 14 settimane di Smart Data Learning.

Pensieri finali

Per la maggior parte delle persone che leggono, la sequenza è Understanding Cloud Computing, seguita da un track di fondamenti su un provider, e poi il percorso sui servizi dati per quel provider. Due settimane di concetti ti risparmiano un mese di confusione dopo, e scegliere un cloud batte il provare tre alternative.

Una cosa da sapere: le tariffe d’esame cambiano, e i 99-120 $ per AZ-900, 165 $ per DP-203 e 299 $ l’anno per AWS Skill Builder sono le cifre al momento della stesura, non garanzie.

Un’altra avvertenza importante è quella che nessuno che vende un corso vuole dire ad alta voce. Nessuna di queste risorse ti farà assumere da sola; ciò che ti fa ottenere colloqui sono due o tre pipeline che hai costruito, rotto e sai spiegare, idealmente con Terraform nel repository. Le certificazioni aprono la chiamata di screening; i progetti la vincono.