Le migliori risorse gratuite per imparare il Data Engineering nel 2026

Il percorso di apprendimento del data engineering è tra i più confusi dell’intero settore data. Ti servono SQL, Python, orchestrazione con Airflow, trasformazioni con dbt e almeno una piattaforma cloud, e il materiale gratuito per ciascuno è sparso su siti diversi con livelli di qualità diversi.

La buona notizia è che la maggior parte di ciò che ti serve per essere pronto per il lavoro è disponibile gratis, o gratis per iniziare. La cattiva notizia è che le risorse gratuite sono disperse, disomogenee e alcune sono indietro rispetto alle versioni degli strumenti che userai davvero sul lavoro. Questo elenco esiste per darti un percorso attraverso tutto questo.

Questa lista è pensata per due tipi di lettori: chi parte da zero e vuole un ordine sensato da seguire, e l’analyst o developer che conosce già SQL e vuole passare alle pipeline. Che tu non abbia mai scritto una riga di Python o stia già distribuendo job ETL, qui troverai il passo successivo.

Le risorse sono state scelte in base alla loro profondità pratica, a quanto bene si incastrano tra loro e a quanto spesso i data engineer in attività le consigliano su r/dataengineering e nei thread sulle assunzioni. Quando una risorsa ha un limite reale, che sia un ritardo di versione o un paywall nascosto dietro la parola "free", l’ho indicato. Puoi anche leggere la nostra guida su come diventare data engineer per l’aspetto legato alla carriera.

TL;DR

Le migliori risorse per imparare il Data Engineering

Le ho ordinate in modo che un principiante possa leggerle dall’alto al basso, partendo da concetti e basi prima di passare a orchestrazione e piattaforme cloud.

1. Understanding Data Engineering (corso DataCamp)

È il punto di partenza giusto se non sai ancora cosa fa davvero un data engineer tutto il giorno. Il nostro corso Understanding Data Engineering è un’introduzione concettuale di 2 ore che copre pipeline di dati, opzioni di storage e le differenze tra batch e streaming, senza bisogno di scrivere codice.

È volutamente non tecnico, ed è proprio questo il punto. Uscirai con il vocabolario che ogni altra risorsa in questa lista dà per scontato: ETL contro ELT, data warehouse contro lake, e dove si inserisce l’orchestrazione.

Il limite evidente è che non ti insegnerà a costruire nulla. Trattalo come la mappa, non il viaggio, e abbinalo alle risorse pratiche qui sotto.

• Livello: Principiante
• Formato: Corso interattivo, 2 ore
• Ideale per: Chiunque stia decidendo se il data engineering sia la strada giusta prima di investire tempo sugli strumenti

Inizia il corso: Understanding Data Engineering.

2. Tutorial e blog DataCamp

Quando inizi a costruire, i nostri tutorial e blog gratuiti sono il modo più rapido per colmare una lacuna specifica senza impegnarti in un corso completo. Sono scritti proprio per i momenti in cui sei bloccato su uno strumento.

Alcuni che posso consigliare: il nostro tutorial su Apache Airflow accompagna l’authoring dei DAG dall’inizio alla fine, e il nostro tutorial su dbt copre modelli, test e documentazione con esempi eseguibili. Per i colloqui, il nostro post con le domande di SQL è una lista di ripasso davvero utile.

L’onesto caveat è che una raccolta di tutorial non è un curriculum. Ti serve altro per darti l’ordine, motivo per cui li ho posizionati come compagno dei corsi strutturati, non come sostituti.

• Livello: Da principiante ad avanzato
• Formato: Tutorial e blog scritti gratuiti, da 10 a 30 minuti ciascuno
• Ideale per: Colmare una lacuna specifica su Airflow, dbt, SQL o ETL mentre segui un corso più ampio

Leggi i tutorial: Tutorial di Data Engineering di DataCamp.

3. Esercizi SQL: Mode, SQLBolt, SQLZoo e LeetCode

SQL è l’abilità più importante per un data engineer, e le migliori esercitazioni gratuite sono distribuite su quattro siti, ognuno specializzato in qualcosa. Non c’è un singolo vincitore, quindi li combinerei.

La combinazione più consigliata su r/dataengineering segue un ordine chiaro:

• DataCamp per corsi, webinar e tutorial su SQL. Molti capitoli sono gratuiti, e tutorial e blog sono sempre gratuiti. 
• SQLBolt per le basi assolute, con lezioni interattive nel browser e senza registrazione.
• Mode Analytics SQL Tutorial per query hands-on su dataset di analytics reali, più vicino a ciò che farai davvero.
• SQLZoo per esercizi progressivi che aumentano di difficoltà.
• LeetCode, percorso SQL, per problemi in stile colloquio da facili a difficili, anche se molti sono dietro l’abbonamento premium.

W3Schools SQL va bene come riferimento rapido, ma è troppo superficiale per imparare davvero. Il limite reale di tutti questi è che nessuno ti insegna l’ottimizzazione delle prestazioni SQL su larga scala, che apprenderai solo lavorando su un vero warehouse.

• Livello: Da principiante ad avanzato
• Formato: Esercizi interattivi nel browser, gratuiti (LeetCode ha un livello premium a pagamento)
• Ideale per: Costruire scioltezza in SQL da zero e prepararsi ai colloqui tecnici

Inizia a fare pratica: SQL for Absolute Beginners.

4. Basi di Python: documentazione, Automate the Boring Stuff

Il data engineering gira su Python, quindi prima di Airflow o Spark devi sentirti a tuo agio con scripting, file e funzioni. Le migliori basi gratuite di Python sono davvero gratuite senza trucchi di audit.

Per chi parte da zero, Automate the Boring Stuff with Python è un libro completo disponibile gratuitamente sotto Creative Commons, e il suo focus su gestione dei file, web scraping e automazione di fogli di calcolo si mappa perfettamente su reali task di ingestion. 

Una volta che sai scrivere script, il canale YouTube di Corey Schafer copre Python e strumenti come Git e Docker con una qualità che molti corsi a pagamento non raggiungono, e il tutorial di Python.org è il riferimento autorevole quando vuoi il comportamento preciso di qualcosa. L’inghippo con docs e YouTube è che nessuno dei due ti dà un percorso valutato, quindi serve disciplina.

• Livello: Principiante
• Formato: Libro gratuito, video, esercizi interattivi e documentazione ufficiale
• Ideale per: Arrivare a uno scripting disinvolto prima di toccare gli strumenti per pipeline

Leggi il libro: Automate the Boring Stuff with Python.

5. Data Engineering Zoomcamp (DataTalks.Club)

È la risorsa che consiglierei a chi cambia carriera per costruire un vero progetto portfolio, ed è quella più spesso indicata come il miglior corso gratuito end-to-end di data engineering su Reddit e LinkedIn. È un curriculum in stile bootcamp di 9 settimane, mantenuto dalla community e ospitato interamente su GitHub.

I moduli coprono lo stack moderno nell’ordine in cui lo incontreresti al lavoro: ingestion dei dati, orchestrazione con Airflow, warehousing su BigQuery e Postgres, batch e streaming con Kafka, trasformazioni con dbt e infrastruttura con Terraform. Tutto gira su dataset reali e deploy cloud, e il certificato gratuito si ottiene completando gli homework e un capstone.

Due avvertimenti onesti. È un corso intermedio che presuppone Python di base, SQL di base e un po’ di dimestichezza con la riga di comando, e l’impegno di tempo è reale: da 5 a 10 ore a settimana per oltre 9 settimane. Essendo mantenuto dalla community, nelle issue di GitHub si nota regolarmente che la UI della console BigQuery e le versioni di Airflow o dbt sono diverse dagli screenshot, e le sezioni su Terraform sono una salita ripida se non hai mai toccato il DevOps.

• Livello: Intermedio
• Formato: Corso open su GitHub, oltre 9 settimane, gratuito incluso il certificato
• Ideale per: Costruire un progetto portfolio end-to-end che copre l’intero stack moderno

Inizia il corso: Data Engineering Zoomcamp su GitHub.

6. dbt Learn

dbt Learn è la risorsa per il livello di trasformazione, e i suoi corsi self-paced core sono gratuiti. Se conosci già SQL e vuoi passare all’analytics engineering, è qui che devi andare.

Il corso Fundamentals copre modeling, test e documentazione, e moduli separati mostrano dbt su BigQuery, Snowflake e Redshift. Ci sono moduli più recenti su dbt con Iceberg e formati di tabella open, utile da sapere se l’azienda a cui punti usa un lakehouse.

Il limite chiaro è l’ambito. dbt Learn insegna solo il livello di trasformazione e modellazione, quindi presuppone SQL funzionante e una conoscenza base del dimensional modeling, e non tocca per niente orchestrazione o ingestion.

• Livello: Intermedio
• Formato: Corsi self-paced del vendor, contenuti core gratuiti
• Ideale per: Analytics engineering e padronanza del workflow di trasformazione con dbt

Inizia ad apprendere: dbt Learn.

7. Documentazione Apache Airflow e guide Astronomer

Airflow è lo strumento di orchestrazione che con ogni probabilità incontrerai in un lavoro da data engineer, e la sua documentazione ufficiale è gratuita e completa. Le docs coprono concetti di base, authoring dei DAG, operatori, schedulazione e opzioni di deploy.

Da sole, le docs possono sembrare astratte: qui tornano utili le guide aggiuntive di Astronomer.io. Aggiungono pattern di deploy, approcci ai test ed esempi ETL concreti che le reference non approfondiscono, e sono gratuite anche se la piattaforma Cloud gestita di Astronomer è a pagamento.

Lo svantaggio onesto è la curva di apprendimento. Le docs danno per scontata una buona lettura di Python, e le sezioni sul deploy in produzione si appoggiano a conoscenze di Kubernetes e Helm, quindi sono letture obbligatorie quando hai già le basi, non come primo passo. Se vuoi una rampa più morbida, inizia prima con il nostro tutorial su Airflow.

• Livello: Intermedio
• Formato: Documentazione ufficiale gratuita più guide gratuite del vendor
• Ideale per: Imparare orchestrazione e authoring dei DAG quando già conosci Python

Leggi la documentazione: Documentazione di Apache Airflow.

8. Formazione gratuita Databricks Academy

Databricks Academy offre corsi self-paced gratuiti che sono un’ottima introduzione al mondo lakehouse, sempre più presente negli annunci di lavoro. La registrazione è gratuita e include diversi corsi introduttivi.

Il livello gratuito include "Get Started with Databricks" sulla workspace e i notebook, le basi per SQL analyst e BI, e un’introduzione a Delta Lake. Per un principiante, il materiale su Delta Lake è la parte più utile perché spiega perché esistono i lakehouse, non solo come cliccare nella UI.

La pecca è che i percorsi più profondi, basati sui ruoli di data engineering, spesso sono a pagamento o si sbloccano solo tramite account aziendale. Considera i corsi gratuiti come fondamentali, non come un percorso completo da engineer.

• Livello: Da principiante a intermedio
• Formato: Corsi self-paced del vendor, gratuiti con registrazione
• Ideale per: Fondamenti di Delta Lake e lakehouse

Inizia ad apprendere: Databricks Academy.

9. Microsoft Learn: DP-900 e DP-203

Microsoft Learn ospita contenuti completamente gratuiti per due percorsi dati su Azure, ed è la via gratuita più strutturata per i servizi dati di un singolo cloud. Niente trucchi di audit: i moduli di apprendimento sono davvero gratuiti.

I percorsi si dividono per livello:

• Azure Data Fundamentals (DP-900) è un percorso per principianti che copre database, analytics e i principali servizi dati Azure.
• Azure Data Engineer Associate (DP-203) è un percorso da intermedio ad avanzato che copre Azure Synapse, Data Factory, Databricks, Delta Lake e Stream Analytics.

Un account Azure gratuito ti dà crediti a tempo limitato, indicati in $200 per 30 giorni più un livello sempre gratuito per determinati servizi, così puoi fare pratica senza spendere. La critica principale della community è che entrambi i percorsi sono molto orientati all’esame: eccellenti per la preparazione alla certificazione, ma a volte insegnano a superare il test più che a gestire problemi reali e disordinati.

• Livello: Da principiante (DP-900) ad avanzato (DP-203)
• Formato: Percorsi gratuiti del vendor su Microsoft Learn
• Ideale per: Un ingresso strutturato e focalizzato sulla certificazione nei servizi dati Azure

Inizia ad apprendere: Percorso Microsoft Learn DP-900.

10. Google Cloud Skills Boost e AWS Skill Builder

Se sai già che vuoi lavorare su un cloud specifico, Google e AWS offrono ambienti di laboratorio di livello produttivo che nessun MOOC gratuito può eguagliare. Sono le risorse gratuite più vicine a ciò che opererai davvero in un lavoro.

Google Cloud Skills Boost ospita il percorso Professional Data Engineer con lab su BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub e Composer. AWS Skill Builder offre un piano di apprendimento Data Engineering on AWS che copre S3, Glue, EMR, Redshift, Kinesis, Lambda e Lake Formation.

I livelli gratuiti sono reali ma limitati. Su entrambe le piattaforme, alcuni lab e quest avanzati richiedono un abbonamento o crediti, e far girare lab su servizi reali può comportare piccoli addebiti se superi il livello gratuito, ad esempio su Glue o Redshift. Il livello gratuito di Google elenca $300 di crediti in 90 giorni per i nuovi utenti, e chi apprende su entrambe le piattaforme segnala che talvolta le istruzioni dei lab non sono allineate alla UI attuale della console.

• Livello: Da intermedio ad avanzato
• Formato: Percorsi e lab gratuiti del vendor, con livelli a pagamento per contenuti avanzati
• Ideale per: Pratica hands-on specifica per cloud in ambienti stile produzione

Inizia ad apprendere: Percorso Data Engineer su Google Cloud Skills Boost e AWS Skill Builder.

Percorso di apprendimento suggerito

Queste risorse si costruiscono a vicenda, quindi ecco l’ordine che seguirei se partissi da zero.

Fase 1: Acquisisci concetti e basi

Inizia con il nostro corso Understanding Data Engineering per imparare il vocabolario, poi costruisci le due skill che servono in ogni lavoro: SQL e Python. Lavora su SQLBolt e poi sul Mode SQL Tutorial per le query, e leggi Automate the Boring Stuff per lo scripting.

Non correre questa fase. Quasi tutti quelli che poi faticano con lo Zoomcamp hanno basi di SQL o Python deboli qui. Se sei tentato di abbonarti, il percorso Professional Data Engineer in Python di DataCamp è altamente consigliato qui. 

Fase 2: Costruisci un progetto end-to-end

Quando scrivi SQL e Python con agio, il Data Engineering Zoomcamp è dove trasformi la conoscenza in portfolio. Ti obbliga a toccare ingestion, orchestrazione, warehousing e trasformazione in un progetto unico e connesso, esattamente ciò che un hiring manager vuole vedere.

Fai riferimento alla documentazione di Airflow e al nostro tutorial su dbt quando un modulo dello Zoomcamp si muove più veloce di quanto vorresti.

Fase 3: Specializzati su una piattaforma

Dopo lo Zoomcamp, scegli il cloud usato dai lavori a cui punti e approfondisci con il percorso del vendor: Microsoft Learn per Azure, Google Cloud Skills Boost per GCP o AWS Skill Builder per AWS. Se i ruoli a cui punti menzionano i lakehouse, aggiungi il materiale su Delta Lake di Databricks Academy.

Se miri più all’analytics engineering che al pipeline engineering, sostituisci il percorso cloud con i moduli avanzati di dbt Learn.

Come scegliere la risorsa giusta

Il punto di partenza giusto dipende interamente da ciò che già sai e da dove vuoi arrivare. Ecco una guida rapida alle decisioni.

• Principiante assoluto, non sai se fa per te: inizia con Understanding Data Engineering di DataCamp. Sono 2 ore e non costa nulla capire.
• Conosci SQL e vuoi passare da analyst a engineer: salta i siti SQL e vai su dbt Learn e Data Engineering Zoomcamp.
• Zero Python: fai Automate the Boring Stuff o le risorse Python gratuite di DataCamp prima di tutto il resto.
• Conosci già il tuo cloud target: vai direttamente su Microsoft Learn, Google Cloud Skills Boost o AWS Skill Builder per quella piattaforma.
• Ti stai preparando ai colloqui: combina un percorso SQL gratuito con il nostro blog sulle domande di colloquio SQL.
• Vuoi un portfolio pronto per il lavoro, non un certificato: lo Zoomcamp è una buona opzione gratuita perché produce un progetto reale; puoi anche consultare l’elenco dei progetti di data engineering di DataCamp.

Una cosa da dire chiaramente: "free to audit" e "free" non sono la stessa cosa. Diverse certificazioni multi-corso pubblicizzano la gratuità ma offrono solo i video, con compiti valutati e certificato bloccati dietro un abbonamento a circa 49 $ al mese. Le risorse in questo elenco sono o completamente gratuite o free-to-start con le parti a pagamento chiaramente segnalate, motivo per cui ho preferito corsi open, documentazione dei vendor e tutorial rispetto a certificati solo in audit.

Considerazioni finali

Per la maggior parte di chi parte da zero, il nostro corso Understanding Data Engineering più un solido lavoro su SQL è la prima mossa giusta, perché tutto il resto dà per scontata quella base.

Da lì, la direzione dipende da te. Un analyst che passa all’engineering dovrebbe dare priorità a dbt Learn, mentre chi punta a un ruolo su un cloud specifico dovrebbe passare direttamente al percorso gratuito del vendor una volta consolidate le fondamenta.

Alcuni caveat onesti. Materiale mantenuto dalla community come lo Zoomcamp è in ritardo rispetto alle versioni reali degli strumenti, quindi aspettati che la UI di BigQuery e le versioni di Airflow o dbt differiscano dagli screenshot. I livelli gratuiti dei vendor sono a tempo limitato, con Azure che indica 200 $ in 30 giorni e Google 300 $ in 90 giorni, e i lab sul cloud possono comportare piccoli addebiti se superi la quota gratuita su servizi come Glue o Redshift.

La risposta onesta a "il gratuito basta?" è sì per le skill, ma servirà disciplina per cucire insieme i pezzi sparsi. Se preferisci seguire un percorso unico e strutturato, il nostro career track per Data Engineer copre gli stessi argomenti in un unico posto.