5 competenze essenziali di data engineering per il 2026

Perché intraprendere una carriera nel data engineering?

Oltre 10 anni fa, la data science è stata definita il lavoro più sexy del XXI secolo. Questo ha acceso una miccia in un settore già in forte crescita, e i data scientist hanno iniziato a invadere il mercato del lavoro. Tuttavia, insieme alla domanda di analytics e di modelli predittivi, i grandi colossi tecnologici come Facebook e AirBnB hanno riconosciuto rapidamente la necessità delle persone giuste e degli strumenti adeguati per raccogliere, archiviare, gestire e trasformare i loro dati, così che, quando arrivassero ai data scientist, fossero in uno stato altamente accessibile. Ecco entrare in scena: il data engineer.

Il data engineering ha registrato una crescita enorme negli ultimi anni. Dal 2021 al 2022, i ruoli di data engineering sono cresciuti del 100%, superando persino quelli dei data scientist (68%). Ha anche il 4º volume più alto di annunci di lavoro rispetto ad altri ruoli tech. Questo dimostra l’elevata domanda di data engineer nel mercato del lavoro odierno.

La realtà è che finché i dati verranno usati in azienda per guidare le decisioni o rispondere a quesiti di business, la domanda di data engineer resterà alta. Quindi, se ti interessa intraprendere una carriera nel data engineering, non c’è mai stato un momento migliore. 

(Fonte dati: DICE, grafico creato dall’autore)

Ruoli e responsabilità del Data Engineer

Il ruolo del data engineer è estremamente vario e dipende interamente dalle dimensioni dell’azienda e dalla tecnologia e infrastruttura disponibili. Aziende con stack tecnologici simili possono persino assumere data engineer per due scopi completamente diversi. 

Detto questo, ruoli e responsabilità dei data engineer rientrano tipicamente in uno di questi quattro gruppi principali:

• Generalisti
• Specialisti in archiviazione dei dati
• Specialisti in programmazione e pipeline
• Specialisti in analytics

Ognuno di questi gruppi (tranne il generalista) corrisponde a un insieme specifico di competenze e strumenti da padroneggiare per svolgere efficacemente il proprio lavoro. Sapere in quale gruppo ti piacerebbe lavorare può aiutarti a focalizzare i tuoi sforzi di apprendimento. Vediamo ciascuno di questi gruppi.

Generalisti

I data engineer generalisti sono coinvolti in tutti gli aspetti di raccolta, archiviazione, analisi e movimentazione dei dati. Di solito lavorano in aziende piccole o in aziende nelle fasi iniziali dell’analisi, con team dati ridotti.

Il generalista è il ruolo più difficile nel data engineering, soprattutto per chi inizia. Possono volerci molti anni di esperienza per imparare e usare i numerosi strumenti richiesti dalle aziende.

Specialisti in archiviazione dei dati

I data engineer specializzati in archiviazione dei dati sono responsabili della configurazione e gestione di database, data warehouse e altre piattaforme di storage (sia in cloud che on-premise). 

Alcuni esempi di strumenti per l’archiviazione dei dati sono:

• Database relazionali e non relazionali come SQL, NoSQL e PostgreSQL
• Data warehouse come Redshift e Panoply
• Sistemi big data come Hadoop e Spark
• Database basati sul cloud come AWS RDS e Microsoft Azure

Questi data engineer hanno bisogno di una solida comprensione delle tecniche di data modeling. La piattaforma di archiviazione scelta dovrebbe essere ottimizzata in modo da operare efficacemente entro i vincoli di budget dell’azienda. Una volta progettato e configurato un database o un data warehouse, va popolato. Occorre anche progettare un sistema ETL efficace per convogliare i dati da molteplici sorgenti.

Specialisti in programmazione e pipeline

I data engineer specializzati in programmazione e pipeline sono responsabili della creazione e gestione del flusso e della movimentazione dei dati. Devono conoscere molti linguaggi di programmazione diversi ed essere in grado di integrarsi con numerose piattaforme per creare pipeline di dati, automatizzare attività e scrivere script. 

Questi sono i linguaggi di programmazione più comuni usati dai data engineer:

• Python
• Java
• C++
• Scala
• Ruby

Specialisti in analytics

I data engineer specializzati in analytics lavorano a stretto contatto con data scientist e altri professionisti dell’analisi. Ciò significa che devono comprendere strumenti, tecniche e framework usati nei progetti legati ai dati. 

A seconda del progetto, i data engineer devono conoscere molte aree della data science e dell’analisi, come ad esempio:

• Saper configurare e gestire strumenti e pipeline ETL a supporto di questi progetti (come Stitch o Airflow)
• Saper lavorare con i big data utilizzando strumenti come Hadoop, Spark e Kafka
• Conoscere gli strumenti di BI e le loro esigenze, come Power BI e Tableau
• Conoscere le librerie di machine learning, come Tensorflow, Spark e PyTorch

Requisiti per Data Engineer

Di solito ci sono tre requisiti principali considerati per i ruoli di data engineer:

• Qualifiche
• Certificazioni
• Esperienza

La maggior parte dei data engineer ha una laurea o un background in informatica, ingegneria, matematica o un altro ambito IT correlato. Il ruolo del data engineer richiede un elevato livello di conoscenze tecniche, motivo per cui le aziende richiedono solitamente almeno una laurea. Anche se è possibile entrare nel data engineering senza una laurea tecnica, è molto più difficile e dovrai fare di più per dimostrare di avere le competenze necessarie per il lavoro. 

Le certificazioni, come la nostra Data Engineer Certification, sono ottimi plus nel CV che possono aiutarti a distinguerti dalla concorrenza. Dimostrano che hai una buona comprensione di alcuni dei framework o strumenti richiesti per un lavoro nel data engineering.

A prescindere da qualifiche e certificazioni, spesso è molto difficile ottenere una posizione entry level nel data engineering. Le aziende in genere chiedono almeno qualche anno di esperienza in un campo correlato o con gli strumenti richiesti prima di prendere in considerazione un candidato. 

Questo significa che potresti dover usare un altro ruolo legato ai dati come ponte per arrivare al data engineering. È comune essere assunti in un’azienda come software engineer, sviluppatore di business intelligence o data analyst e poi passare a un ruolo di data engineering dopo aver accumulato qualche anno di esperienza.

Le 5 principali competenze di Data Engineering

Il data engineering è un campo estremamente ampio e in continua evoluzione. Ci sono così tanti strumenti, framework e tecnologie che è quasi impossibile conoscerli e padroneggiarli tutti. Gli strumenti che scegli di imparare possono dipendere dall’azienda per cui vuoi sostenere un colloquio o dal gruppo di data engineer in cui rientri. 

Tuttavia, per la maggior parte dei ruoli di data engineering ci sono cinque aree cruciali da sviluppare. Se ti serve un punto di partenza, comincia da queste competenze essenziali:

1. Competenze in SQL

SQL non è solo una competenza, ma una pietra angolare nel campo del data engineering. La padronanza di SQL va oltre le query di base; implica capire come navigare e manipolare dataset complessi utilizzando diversi dialetti e tecnologie, come NoSQL per i dati non strutturati, PostgreSQL per i sistemi di database oggetto-relazionali e MySQL per la sua flessibilità e affidabilità. Per eccellere davvero nel data engineering, sviluppare una conoscenza approfondita di queste varianti è fondamentale.

Se vuoi iniziare con SQL, dai un’occhiata al nostro percorso SQL Fundamentals, che offre un’introduzione completa al linguaggio SQL. Puoi anche consultare il nostro utile cheat sheet SQL Basics, che copre le query essenziali da conoscere.

2. Tecniche di data modeling 

Un data modeling efficace è fondamentale nel data engineering, poiché funge da blueprint per costruire database e warehouse scalabili e ottimizzati. Va oltre il semplice design; implica comprendere le relazioni tra i dati, i vincoli e la scalabilità. Padroneggiare le tecniche di data modeling è essenziale per eseguire pipeline di dati efficienti, che costituiscono la spina dorsale dei progetti di data engineering, rendendo questa una competenza imprescindibile. 

Puoi iniziare con il data modeling usando strumenti come Power BI, e il nostro corso Data Modeling in Power BI è il modo ideale per costruire le tue conoscenze.  

3. Competenze in Python

Tra i linguaggi di programmazione, Python è spesso considerato uno dei più popolari. Con esso puoi creare pipeline di dati, integrazioni, automazioni e pulire e analizzare i dati. È anche uno dei linguaggi più versatili e tra le scelte migliori da imparare per prime.

Python è così ubiquo che molti strumenti di data engineering usano il linguaggio nel back-end e spesso consentono l’integrazione con attività di data engineering. Per iniziare a imparare Python, dai un’occhiata al nostro percorso Data Engineer in Python, che ti insegnerà a costruire un’architettura dati efficace, snellire l’elaborazione dei dati e mantenere sistemi dati su larga scala.

4. Competenze su Hadoop per i Big Data

Lavorare con i big data richiede un sistema specializzato, e Hadoop è tra i più popolari. È uno strumento potente, scalabile e a basso costo che è diventato sinonimo di big data. 

Organizzazioni e singoli producono enormi quantità di dati ogni giorno, e spesso i data engineer devono mantenere, testare, analizzare e valutare questi grandi set di dati. Inizia con i big data seguendo il nostro corso Big Data Fundamentals with PySpark.

5. Competenze sui servizi cloud AWS

Il servizio cloud AWS è composto da servizi come EC2, RDS e Redshift. L’uso di servizi basati sul cloud è aumentato molto nel corso degli anni, e AWS è la piattaforma più popolare da cui iniziare. 

I data engineer hanno bisogno di competenze di cloud computing, e puoi iniziare a svilupparle con il nostro corso AWS Concepts.

Per ottenere una prima esperienza pratica con i data warehouse in cloud, prova il nostro progetto Exploring London’s Travel Network. Offre un’ottima opportunità per lavorare con AWS Redshift, Google BigQuery e Snowflake direttamente nel browser.  

Competenze bonus di Data Engineering: soft skill

Oltre alla competenza tecnica, le soft skill giocano un ruolo fondamentale in una carriera di data engineering di successo. Problem solving, lavoro di squadra e comunicazione efficace con pubblici tecnici e non tecnici sono cruciali. Queste competenze permettono ai data engineer non solo di eccellere nei ruoli tecnici, ma anche di collaborare efficacemente, innovare e portare i progetti al successo. Andrebbero coltivate insieme alle competenze tecniche per un profilo professionale completo.

Considerazioni finali

Il data engineering è un campo sempre più vitale nel mondo odierno guidato dai dati. La sua importanza si riflette nella varietà di ruoli e responsabilità dei data engineer, dai generalisti agli specialisti in archiviazione, programmazione, pipeline e analytics. Il settore offre un percorso di carriera dinamico e sfidante, con l’opportunità di imparare costantemente e adattarsi a nuove tecnologie e metodologie.

Per chi sta pensando a una carriera nel data engineering o vuole potenziare le proprie competenze, il percorso è tanto gratificante quanto impegnativo. Competenze chiave come SQL, data modeling e Python costituiscono le basi della cassetta degli attrezzi di un data engineer competente. Ricorda però che la padronanza tecnica deve essere bilanciata con soft skill essenziali come problem solving, lavoro di squadra e comunicazione efficace.

Se vuoi intraprendere una carriera come data engineer, la nostra Data Engineer Associate Certification ti porterà rapidamente al passo con molte delle competenze core necessarie per trovare lavoro. Puoi anche seguire il nostro percorso professionale Data Engineer with Python per acquisire competenze richieste per acquisire, pulire e gestire i dati in modo efficiente, oltre a pianificare e monitorare le pipeline.