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Ingegnere dei dati professionale in Python

Aggiornato 03/2026
Approfondisci le competenze avanzate e gli strumenti all'avanguardia che oggi rivoluzionano i ruoli dell'ingegneria dei dati con il nostro percorso Professional Data Engineer.
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Descrizione del programma

Ingegnere dei dati professionale in Python

Porta le tue competenze a un livello superiore con il percorso Professional Data Engineer. Questo percorso avanzato è stato progettato per sviluppare i percorsi Associate Data Engineer in SQL e Data Engineer in Python. Ti fornisce le conoscenze e gli strumenti all'avanguardia richiesti dai moderni ruoli di ingegneria dei dati. Nel corso di questo viaggio, imparerai a conoscere le moderne architetture di dati, migliorerai le tue competenze in Python con un'immersione profonda nella programmazione orientata agli oggetti, esplorerai i database NoSQL e sfrutterai la potenza del dbt per una trasformazione dei dati senza soluzione di continuità. Scopri i segreti di DevOps con pratiche essenziali, tecniche di test avanzate e strumenti come Docker per ottimizzare i processi di sviluppo e distribuzione. Immergiti nelle tecnologie dei big data con PySpark e raggiungi la padronanza dell'elaborazione e dell'automazione dei dati utilizzando lo shell scripting. Partecipa a progetti pratici e affronta set di dati reali per applicare le tue conoscenze, eseguire il debug di flussi di lavoro complessi e ottimizzare i processi dei dati. Completando questo percorso, non solo acquisirai le competenze avanzate necessarie per affrontare le sfide complesse dell'ingegneria dei dati, ma anche la fiducia necessaria per applicarle nel dinamico mondo dell'ingegneria dei dati.

Prerequisiti

Ingegnere dei dati
  • Course

    1

    Comprendere la data architecture moderna

    Scopri i pezzi chiave dell'architettura moderna dei dati, dall'acquisizione e distribuzione alla governance e all'orchestrazione.

  • Course

    Questo corso ti spiega cos'è il DBT per modellare i dati, trasformarli, testarli e creare la documentazione.

  • Course

    In questa Introduzione a DevOps imparerai le basi di DevOps e scoprirai i concetti chiave, gli strumenti e le tecniche per migliorare la produttività.

  • Course

    Diventa un esperto dei test Python: Impara i metodi, crea controlli e assicurati che il codice sia privo di errori con pytest e unittest.

  • Project

    bonus

    Debugging Code

    Sharpen your debugging skills to enhance sales data accuracy.

  • Course

    10

    Introduzione a Docker

    Scopri cos'è Docker e perché è importante per chi lavora con i dati. Scopri i container Docker, le immagini e molto altro ancora.

  • Course

    Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!

  • Chapter

    This chapter introduces the exciting world of Big Data, as well as the various concepts and different frameworks for processing Big Data. You will understand why Apache Spark is considered the best framework for BigData.

  • Chapter

    The main abstraction Spark provides is a resilient distributed dataset (RDD), which is the fundamental and backbone data type of this engine. This chapter introduces RDDs and shows how RDDs can be created and executed using RDD Transformations and Actions.

  • Chapter

    In this chapter, you'll learn about Spark SQL which is a Spark module for structured data processing. It provides a programming abstraction called DataFrames and can also act as a distributed SQL query engine. This chapter shows how Spark SQL allows you to use DataFrames in Python.

  • Chapter

    In this chapter, we learn how to download data files from web servers via the command line. In the process, we also learn about documentation manuals, option flags, and multi-file processing.

  • Chapter

    In the last chapter, we bridge the connection between command line and other data science languages and learn how they can work together. Using Python as a case study, we learn to execute Python on the command line, to install dependencies using the package manager pip, and to build an entire model pipeline using the command line.

  • Course

    Scopri la differenza tra elaborazione in batch e streaming, come far crescere i sistemi di streaming e le applicazioni nel mondo reale.

  • Course

    In questo corso imparerai le basi di Kubernetes e imparerai a distribuire e gestire i container usando i manifesti e le istruzioni kubectl.

Ingegnere dei dati professionale in Python
13 Corsi
Programma
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