Impara la Data Engineering da zero nel 2026: guida completa

Capire il ruolo del Data Engineer

Prima di entrare nei dettagli, capiamo innanzitutto cosa comporta il lavoro quotidiano di un data engineer.

Alla base, la data engineering si concentra sulla progettazione e sulla manutenzione di sistemi che gestiscono i dati in modo efficiente. Questi sistemi devono funzionare su larga scala, elaborare i dati rapidamente e garantire l’accuratezza. Ecco come i data engineer trascorrono le loro giornate lavorative:

Progettare pipeline di dati

I data engineer creano flussi di lavoro che spostano i dati dalla loro origine (come database, API o log) a un archivio centrale come un data warehouse o un data lake. Questo processo, chiamato ETL (Extract, Transform, Load), prevede:

• Estrazione di dati grezzi da più fonti.
• Pulizia, trasformazione e formattazione in uno stato utilizzabile.
• Caricamento nei sistemi di archiviazione dove possano essere consultati per l’analisi.

A mio avviso, la fase di progettazione è una delle parti più divertenti dell’essere data engineer.

Ottimizzare l’archiviazione dei dati

I data engineer assicurano che i dati siano archiviati in modo sicuro ed efficiente. Scelgono i database o le soluzioni di storage giuste a seconda del tipo e della dimensione dei dati:

• Database relazionali per dati strutturati, come gli ordini dei clienti.
• Database NoSQL per dati non strutturati o semi-strutturati, come i post sui social media.
• Soluzioni cloud come Amazon S3 o Google Cloud Storage per scalabilità ed efficienza dei costi.

Proteggere la qualità dei dati

Dati di alta qualità sono necessari per un’analisi accurata. Per questo i data engineer implementano controlli per monitorare l’integrità, la coerenza e l’accuratezza dei dati lungo tutto il loro ciclo di vita. Questo include:

• Rilevamento e correzione degli errori nei dati.
• Prevenzione di record duplicati o incompleti.
• Creazione di regole di validazione che segnalino automaticamente i problemi.

Nella pratica, le buone prassi sulla qualità dei dati vengono spesso trascurate. È un errore, e ti consiglio di includere questo tema fin dall’inizio nel tuo percorso di apprendimento: ti distinguerà come data engineer. Il corso Introduction to Data Quality è un ottimo punto di partenza.

Collaborare tra team

I data engineer lavorano a stretto contatto con:

• Data scientist per fornire dataset per machine learning e analytics.
• Analyst per garantire che dashboard e report abbiano dati affidabili.
• Software engineer per integrare i flussi di dati nelle applicazioni.

Data scientist e analyst sono i nostri stakeholder, cioè spesso gli utenti finali dei nostri prodotti dati. I software engineer sono spesso coloro che producono i dati che gestiamo. 

Quindi, comprendendo le esigenze dei diversi team, i data engineer allineano l’infrastruttura con gli obiettivi complessivi dell’azienda.

Mantenere le prestazioni dei sistemi

Con volumi di dati in costante crescita, pipeline e sistemi devono rimanere veloci e scalabili. I data engineer:

• Ottimizzano i flussi di lavoro per gestire grandi dataset.
• Implementano soluzioni che riducono la latenza e migliorano i tempi di elaborazione.

Questo diventa più rilevante a seconda del settore o dell’azienda specifica per cui lavori come data engineer. Le prestazioni sono sempre importanti, ma lo sono ancora di più se sogni di lavorare in un’azienda che gestisce quantità enormi di dati, come Netflix, Meta o Amazon.

Indipendentemente dall’azienda, la verità è che gran parte del tuo tempo come data engineer sarà dedicato alla manutenzione e al miglioramento delle pipeline di dati!

Monitoraggio e troubleshooting

In qualsiasi sistema le cose possono andare storte, e i data engineer si assicurano che questi problemi vengano intercettati per tempo! Impostano avvisi e dashboard per monitorare:

• Interruzioni delle pipeline.
• Rallentamenti del sistema.
• Incoerenze nei dati.

I data engineer spesso si occupano di pipeline di dati fondamentali, critiche per il buon funzionamento di un’azienda. Lo so perché, per molti anni, ho fatto parte dei turni di reperibilità del mio team. Il nostro obiettivo era diagnosticare e risolvere i problemi per mantenere i sistemi in funzione quando si presentavano.

Data engineering vs. campi correlati

La sezione precedente ha chiarito cosa significa essere un data engineer. Tuttavia, se sei del tutto nuovo, potresti chiederti in cosa differisca da altri ambiti correlati. Sebbene la data engineering spesso si sovrapponga ad altre professioni, in realtà hanno scopi distinti all’interno dell’ecosistema dei dati:

• Data engineering:
• Si concentra sulla creazione di infrastrutture per raccogliere, elaborare e archiviare dati.
• Comporta la creazione di strumenti e piattaforme che altri team possono usare per analisi o modellazione.
• Esempio di deliverable: una pipeline che acquisisce dati da API e li carica in un data warehouse Redshift.
• Data science:
• Si concentra sull’estrazione di insight dai dati usando analisi statistica e machine learning.
• Si basa molto su dataset pre-preparati, spesso gestiti dai data engineer.
• Esempio di deliverable: un modello predittivo che prevede l’abbandono dei clienti sulla base di dati storici.
• Data analyst:
• Sono principalmente impegnati nell’interpretazione e visualizzazione dei dati per supportare le decisioni di business.
• Esempio di deliverable: dashboard che mostrano le metriche chiave di business nel tempo.
• DevOps engineer:
• Si sovrappongono ai data engineer in aree come il deployment dei sistemi e la manutenzione dell’infrastruttura.
• Concentrandosi principalmente sulla affidabilità generale delle applicazioni, i data engineer si specializzano in sistemi incentrati sui dati.

Competenze necessarie per diventare Data Engineer

Per eccellere come data engineer, ti serve un mix di competenze tecniche e soft skill. Queste abilità ti permettono di costruire sistemi di dati affidabili, risolvere problemi complessi e collaborare efficacemente con i team.

Vediamo le principali competenze che dovrai imparare o praticare:

Competenze di programmazione

Direi che questa è la competenza più importante, perché la programmazione è la base della data engineering, che è un sottoinsieme specifico della software engineering.

La programmazione ti aiuta a manipolare i dati, automatizzare compiti e costruire sistemi robusti. Questi sono i linguaggi su cui concentrarti, in quest’ordine:

1. Python: il linguaggio di riferimento per i data engineer grazie alla sua semplicità e all’ampio ecosistema di librerie come Pandas, NumPy e PySpark. Python è usato per scripting, manipolazione dei dati e costruzione di pipeline.
2. SQL: una competenza imprescindibile per interrogare e gestire dati in database relazionali. SQL è essenziale per scrivere query efficienti per estrarre e trasformare i dati.
3. Java/Scala: linguaggi rilevanti quando si lavora con framework big data come Apache Spark, perché offrono grandi prestazioni nella gestione di dataset di grandi dimensioni.

Se dovessi iniziare a imparare la data engineering, mi concentrerei prima su Python e SQL, per poi passare a Java o Scala se necessario.

Per padroneggiare Python per la data engineering, esplora il Career Track Data Engineer in Python, che offre un percorso strutturato e pratico.

Se sei alle prime armi con SQL, il percorso SQL Fundamentals è un ottimo punto di partenza per costruire basi solide.

Data modeling e gestione dei database

Una solida comprensione di database e data modeling assicura che i tuoi sistemi di dati siano efficienti e scalabili, un requisito fondamentale per i data engineer! 

Ecco cosa devi sapere:

Database relazionali

I database relazionali come PostgreSQL, MySQL e Microsoft SQL Server sono la spina dorsale dell’archiviazione dei dati strutturati. Come data engineer, dovrai:

• Progettare schemi che definiscano come sono organizzati i dati.
• Ottimizzare le query per prestazioni ed efficienza.
• Comprendere l’indicizzazione per accelerare il recupero dei dati.

Per fare pratica, dai un’occhiata al corso Creating PostgreSQL Databases. Se sei nuovo in Microsoft SQL Server, il corso Introduction to SQL Server è un’ottima risorsa per iniziare.

Database NoSQL

I sistemi NoSQL come MongoDB e Cassandra sono progettati per dati non strutturati o semi-strutturati. Sono essenziali negli scenari in cui:

• È importante la flessibilità nella progettazione dello schema.
• Le applicazioni devono gestire grandi volumi di dati in scala, come analisi in tempo reale o dati dei social media.

Il corso NoSQL Concepts è un’ottima risorsa per imparare le basi e capire dove e come usare efficacemente questi potenti database.

Data warehouse

I data warehouse sono sistemi specializzati ottimizzati per query analitiche e reportistica. Strumenti come Snowflake, Amazon Redshift e Google BigQuery sono comunemente usati dai data engineer per:

• Archiviare e analizzare grandi volumi di dati storici.
• Aggregare dati da più fonti per la business intelligence.
• Garantire prestazioni di query elevate per analisi complesse.

DataCamp offre corsi su tutti questi data warehouse, oltre a data warehousing in generale, per iniziare:

• Introduction to Snowflake
• Introduction to Redshift
• Introduction to BigQuery

Data lake

I data lake, ad esempio quelli basati su Amazon S3, Azure Data Lake o Google Cloud Storage, sono progettati per archiviare dati grezzi e non elaborati. A differenza dei data warehouse, gestiscono sia dati strutturati che non strutturati, rendendoli ideali per:

• Archiviare grandi dataset per applicazioni di machine learning o IA.
• Supportare casi d’uso come log, dati IoT e dati in streaming.

Processi ETL

Come accennato, progettare e gestire pipeline di dati è una delle responsabilità principali di un data engineer. Quindi, devi conoscere i seguenti processi:

• Extract: raccolta di dati da varie fonti come API, database o log.
• Transform: pulizia e rimodellamento dei dati per adattarli al formato o allo schema richiesto.
• Load: archiviazione dei dati elaborati in data warehouse o data lake per l’uso successivo.

Strumenti come Apache Airflow e dbt semplificano l’orchestrazione dei flussi ETL.

Dai un’occhiata al corso ETL in Python per iniziare al meglio! Poi prosegui con Introduction to Airflow e Introduction to dbt.

Piattaforme cloud

Il cloud computing è ormai lo standard per archiviare ed elaborare dati grazie alla scalabilità e alla convenienza. Quindi, familiarità con il cloud è d’obbligo! 

Ovviamente, non devi conoscere ogni servizio. Concentrati su quelli rilevanti per la data engineering. Per esempio:

• AWS (Amazon Web Services): servizi molto usati dai data engineer come S3 (storage), Glue (ETL) e Redshift (data warehousing).
• Azure: strumenti come Synapse Analytics e Data Factory per creare e gestire flussi di dati.
• Google Cloud Platform (GCP): BigQuery e Dataflow sono soluzioni standard per l’elaborazione e l’analisi su larga scala.

Capire come distribuire e gestire sistemi di dati su queste piattaforme è fondamentale. Dai un’occhiata al corso Understanding Cloud Computing per un’ottima panoramica.

Tecnologie big data

Con le organizzazioni che trattano volumi di dati enormi, a volte è richiesta familiarità con le tecnologie big data. Poiché dipende molto dai tuoi obiettivi, lo considererei opzionale.

• Apache Spark: noto per velocità e versatilità, Spark è usato per l’elaborazione distribuita dei dati e l’analitica.
• Kafka: uno strumento popolare per lo streaming di dati in tempo reale, consente di elaborare i dati mentre vengono generati; utile per applicazioni come l’analisi dei log o il tracciamento dell’attività utente.

A questo punto, è altamente consigliato il corso Introduction to PySpark. Poi puoi proseguire con Introduction to Kafka per affrontare le sfide dei dati in tempo reale. 

Soft skill

Sebbene le competenze tecniche siano essenziali, le soft skill sono necessarie per avere successo nei team e nelle situazioni di problem solving. Ovviamente non è qualcosa di specifico della data engineering, ma credo valga la pena menzionarlo in questo contesto:

• Problem solving: affronterai spesso guasti di sistema, discrepanze nei dati o colli di bottiglia nelle prestazioni. La capacità di analizzare e risolvere rapidamente è cruciale.
• Collaborazione: come detto, i data engineer lavorano a stretto contatto con data scientist, analyst e altri team. Comunicazione chiara e capacità di allinearsi sugli obiettivi ti rendono un membro prezioso.
• Comunicazione: spiegare processi tecnici a stakeholder non tecnici fa spesso parte del lavoro. Saper presentare le idee chiaramente può favorire decisioni migliori.

Come imparare la Data Engineering: roadmap passo dopo passo

Se il tuo obiettivo è imparare la data engineering da zero e non hai un background in un campo correlato, questa roadmap fa per te!

In 12 mesi (o meno, a seconda dell’impegno) sarai più che pronto per iniziare a candidarti a ruoli di data engineering.

Transizione da un ruolo correlato

Se lavori già in un campo correlato come sviluppo software, data analysis o DevOps, passare alla data engineering può essere più fluido. È stato proprio il mio caso. Ecco come:

1. Software developer:
• Sfrutta l’esperienza di programmazione per imparare Python e SQL.
• Concentrati sulla costruzione di pipeline ETL ed esplora strumenti big data.
• Trasferisci le conoscenze di system design a sistemi di dati scalabili.
2. Data analyst:
• Approfondisci SQL e l’ottimizzazione dei database.
• Impara Python per automazione e trasformazione dei dati.
• Passa alla costruzione di pipeline ed esplora i concetti di big data.
3. DevOps engineer:
• Usa l’esperienza nel deployment dei sistemi per lavorare con piattaforme cloud.
• Impara strumenti ETL e concentrati sull’orchestrazione dei dati.
• Trasferisci le conoscenze di infrastruttura a flussi focalizzati sui dati.

Pro tip: evidenzia nel CV le competenze trasferibili, come l’esperienza con piattaforme cloud, programmazione o analytics. Può essere certamente un vantaggio!

Le migliori risorse per imparare la Data Engineering

Ora hai una roadmap precisa, ma per diventare un bravo data engineer è essenziale usare materiali didattici di qualità che offrano sia teoria che pratica.

Di seguito trovi un elenco curato di libri, corsi, certificazioni e risorse della community per guidarti:

Libri

I libri offrono una comprensione approfondita dei concetti e delle best practice di data engineering.

• "Designing Data-Intensive Applications" di Martin Kleppmann: libro fondamentale che spiega i principi alla base dei moderni sistemi di dati, coprendo sistemi distribuiti, data modeling e stream processing.
• "The Data Warehouse Toolkit" di Ralph Kimball: guida dettagliata alla progettazione di data warehouse ed ETL efficaci.
• "Fundamentals of Data Engineering" di Joe Reis e Matt Housley: perfetto per principianti, copre strumenti, competenze e concetti per iniziare il tuo percorso nella data engineering.

Corsi

Corsi pratici e hands-on sono essenziali per padroneggiare strumenti e tecnologie. Ho elencato alcuni corsi in questo post, ma se non sai da dove iniziare, ecco ottime opzioni:

• Understanding Data Engineering: corso introduttivo che spiega le basi della data engineering, incluse pipeline ed ETL.
• Data Engineer in Python Career Track: programma completo per padroneggiare Python, SQL e strumenti essenziali come Apache Airflow e Git.

Progetti guidati

Dopo alcuni corsi, metti in pratica con progetti concreti. Eccone alcuni guidati, con dataset e istruzioni passo passo:

• Building a Retail Data Pipeline
• Performing a Code Review
• Cleaning an Orders Dataset with PySpark

Certificazioni

Le certificazioni convalidano le tue conoscenze e aumentano l’occupabilità. Prendi in considerazione le seguenti quando ti senti pronto:

• DataCamp Data Engineer Certification: certificazione completa su Python, SQL e gestione delle pipeline dati.
• AWS Certified Data Engineer - Associate: convalida competenze e conoscenze nei principali servizi AWS legati ai dati.
• Google Professional Data Engineer: certifica le competenze nella progettazione e gestione di sistemi di dati su Google Cloud.
• Microsoft Azure Data Engineer Associate: focalizzata sulla creazione di soluzioni dati su Azure.
• Databricks Certified Data Engineer Associate: ideale per ambienti Spark e Databricks.

Errori comuni da evitare quando impari la Data Engineering

Mentre lavori per diventare data engineer, è facile cadere in alcune trappole che possono rallentare i progressi o limitare il tuo potenziale.

Ecco alcuni errori comuni da tenere d’occhio—e consigli su come evitarli.

1. Concentrarsi troppo sulla teoria senza pratica

La data engineering è un campo altamente pratico! Sebbene sia importante capire i concetti di base, il successo nel mondo reale dipende dalla capacità di applicarli.

Cosa succede:

• Potresti passare troppo tempo a leggere libri o seguire corsi senza costruire progetti reali.
• I datori di lavoro spesso danno priorità a candidati che dimostrano esperienza pratica rispetto a conoscenze teoriche.

Come evitarlo:

• Abbina ogni nuovo concetto a un piccolo progetto per applicarlo. Ad esempio, dopo aver imparato l’ETL, crea una pipeline per elaborare e archiviare dati da un’API pubblica.
• Partecipa a progetti open source o competizioni Kaggle che richiedono competenze di data engineering.
• Usa strumenti come GitHub per mostrare i progetti pratici ai potenziali datori di lavoro.

2. Ignorare l’importanza delle soft skill

I data engineer non lavorano in isolamento. Collaborerai con data scientist, analyst, sviluppatori software e team di business, rendendo le soft skill importanti quanto l’expertise tecnica.

Cosa succede:

• Comunicazione o collaborazione scarse possono portare a obiettivi non allineati e flussi di lavoro inefficienti.
• Potresti faticare a spiegare il tuo lavoro a stakeholder non tecnici, limitando il tuo impatto.

Come evitarlo:

• Esercitati a spiegare concetti tecnici in modo semplice, soprattutto a pubblici non tecnici.
• Sviluppa lavoro di squadra e ascolto attivo collaborando a progetti di gruppo.

3. Usare strumenti e tecnologie obsoleti

Il panorama tecnologico evolve costantemente, e la data engineering non fa eccezione! Affidarsi a strumenti obsoleti può renderti meno competitivo e limitare la capacità di costruire sistemi moderni e scalabili.

Cosa succede:

• Potresti concentrarti su strumenti legacy come MapReduce quando alternative più efficienti come Apache Spark sono ampiamente adottate.
• I datori di lavoro si aspettano familiarità con piattaforme cloud moderne come AWS, Azure e GCP; ignorarle può renderti meno rilevante.

Come evitarlo:

• Rimani aggiornato sulle tendenze del settore seguendo blog, newsletter e community.
• Esplora e sperimenta regolarmente nuovi strumenti e framework. Per esempio:
• Impara dbt per la trasformazione dei dati invece di affidarti solo a script SQL.
• Usa Apache Airflow per l’orchestrazione dei workflow invece della pianificazione manuale.
• Includi nel CV una sezione “Strumenti e tecnologie” per evidenziare la familiarità con gli standard più recenti del settore.

Conclusione

Diventare data engineer è un percorso entusiasmante che combina competenze tecniche, creatività e problem solving. Seguendo un percorso strutturato, evitando gli errori comuni e costruendo continuamente le tue competenze, puoi prosperare in questo campo dinamico. 

Ecco un rapido riepilogo della roadmap che ho proposto:

1. Costruisci basi solide in programmazione e database.
2. Padroneggia processi ETL, pipeline di dati e cloud computing.
3. Approfondisci tecnologie big data e strumenti per l’elaborazione in tempo reale (solo se rientra nei tuoi obiettivi specifici).
4. Applica le conoscenze con progetti di portfolio che mostrino la tua competenza.

Ricorda, il successo nella data engineering non è solo conoscere gli strumenti giusti, ma saperli applicare per risolvere problemi reali. Rimani costante, cerca esperienze pratiche e tieniti aggiornato sulle ultime tendenze.

Per supportarti nel percorso, considera queste risorse di DataCamp:

• Data Engineer Certification: convalida le tue competenze e mostra la tua expertise con una certificazione riconosciuta dal settore.
• Data Engineer in Python Career Track: impara Python, SQL e strumenti essenziali come Apache Airflow e dbt in un programma strutturato e pratico.
• Understanding Data Engineering: corso per principianti che introduce concetti chiave come ETL, pipeline e integrazione con il cloud.