Data Engineer: cosa fa, stipendio e come diventarlo

Lavoro, Senza categoria | 25 Ott 2023

Data Engineer: cosa fa, stipendio e come diventarlo

Lavoro, Senza categoria | 25 Ott 2023

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La figura professionale del data engineer è diventata sempre più importante negli ultimi anni, a causa della crescente quantità di dati che le aziende raccolgono e gestiscono, questi sono responsabili della progettazione, costruzione, manutenzione e test di infrastrutture di dati efficienti e scalabili. 

Ma cosa fa esattamente un data engineer e come lo si diventa? Inoltre, come si distingue un data engineer da un data scientist o un data analyst, e quali sono le opportunità di carriera per questa figura professionale? Ecco alcune informazioni per rispondere a queste domande.

Cosa fa il data engineer

Il lavoro di un data engineer consiste principalmente nella progettazione e nella costruzione di infrastrutture di dati efficienti e scalabili. Ciò include l’acquisizione e la trasformazione di grandi quantità di dati da diverse fonti, la creazione di data pipeline per il flusso dei dati e il monitoraggio della qualità dei dati.

Un ingegnere dei dati deve essere in grado di lavorare con una varietà di tecnologie, come sistemi di gestione dei dati (come Hadoop e Apache Spark), linguaggi di programmazione (come Python e SQL) e strumenti di integrazione dei dati (come ETL). Inoltre, chi si occupa di dati deve essere esperti nell’utilizzo di sistemi di cloud computing, come Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure, per la gestione dei dati su larga scala.

Questo tipo di ruolo è essenziale per il funzionamento delle aziende, poiché le infrastrutture di dati create dai data engineer sono utilizzate per analizzare i dati e prendere decisioni aziendali informate, per raggiungere questo obiettivo lavorano spesso in team con data scientist e analisti di dati per assicurare che i dati siano puliti, accurati e pronti per l’analisi.

La carriera del data engineer

La carriera in questo campo solitamente inizia con una formazione in informatica o in un campo correlato, come l’ingegneria dei dati o l’analisi dei dati. Molti data engineer hanno anche una laurea in materie come informatica, ingegneria informatica o l’analisi dei dati. Una volta che hanno acquisite le competenze di base, si può iniziare a cercare lavoro presso aziende che utilizzano grandi quantità di dati o che hanno bisogno di costruire e gestire sistemi di dati complessi.

È importante notare che ci sono alcune differenze significative tra un ingegnere dei dati, un data scientist e un data analyst. Un data engineer è principalmente responsabile della costruzione e della manutenzione delle infrastrutture di dati, mentre un data scientist utilizza i dati per fare scoperte e prendere decisioni aziendali basate sulla scienza dei dati. Un data analyst, infine, si occupa di esplorare e visualizzare i dati per comprendere meglio i trend e le tendenze all’interno di un’organizzazione.

Chi vuole avvicinarsi a questa professione dovrebbe essere in grado di:

  • Progettare e costruire database relazionali e non relazionali
  • Integrare dati da diverse fonti utilizzando ETL (Extract, Transform, Load) e altri strumenti
  • Scrivere codice per automatizzare il processo di raccolta dei dati
  • Collaborare con i data scientist e gli altri membri del team per definire le esigenze in termini di dati e creare soluzioni di dati adeguate
  • Monitorare le prestazioni del sistema di dati e ottimizzarle dove necessario
  • Gestire e mantenere le infrastrutture di dati esistenti

Dati e statistiche sull’impiego

Secondo una ricerca di Glassdoor, il lavoro di data engineer è uno dei 25 lavori più richiesti nel 2021, con una crescita del lavoro del 11,7% dall’anno precedente. Inoltre, il salario medio negli Stati Uniti è di circa 105.000 dollari all’anno.

Tecnologie usate

I data engineer lavorano con una varietà di tecnologie, tra cui sistemi di gestione dei dati (come Hadoop e Apache Spark), linguaggi di programmazione (come Python e SQL) e strumenti di integrazione dei dati (come ETL). Inoltre, i data engineer devono essere esperti nell’utilizzo di sistemi di cloud computing, come Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure, per la gestione dei dati su larga scala.

Le tecnologie più cercate nelle offerte di lavoro includono Hadoop, Python, SQL, AWS e Spark. Tuttavia, la domanda di persone con competenze specifiche di questo tipo può variare a seconda del settore e della regione.

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Quanto si guadagna?

Il salario può variare a seconda della posizione, dell’esperienza e delle competenze. Secondo Glassdoor, il salario medio per un data engineer negli Stati Uniti è di circa 105.000 dollari all’anno. Tuttavia, i salari possono variare da circa 75.000 a 135.000 dollari all’anno, a seconda della posizione e dell’esperienza. In Italia il salario si aggira ai 40.000€ all’anno.

Come diventare Data Engineer

Per ricoprire questo ruolo è necessario avere una solida comprensione delle tecnologie e delle metodologie utilizzate nella gestione dei dati. Ciò include conoscenze di base di sistemi di gestione dei dati, linguaggi di programmazione e strumenti di integrazione dei dati.

Un percorso comune per avviarsi a questa professione è quello di conseguire una laurea in informatica, ingegneria dei dati o un campo correlato, seguita da un master in ingegneria dei dati o un programma di certificazione professionale. Alcune aziende potrebbero anche richiedere un’esperienza lavorativa pregressa in un ruolo correlato, come sviluppatore o tecnico dei dati.

Conclusione

In conclusione, questa figura professionale è diventata fondamentale per le aziende di tutto il mondo che lavorano con grandi quantità di dati. Il data engineer è responsabile della progettazione, costruzione, manutenzione e monitoraggio delle infrastrutture di dati all’interno di un’organizzazione, ed è spesso la figura chiave per far sì che i dati siano accessibili e utilizzabili da altre parti dell’azienda.

Per diventare data engineer, è consigliabile avere una formazione in informatica o in un campo correlato, come l’ingegneria dei dati o l’analisi dei dati. Inoltre, è importante avere competenze nella progettazione e costruzione di database, nell’integrazione dei dati da diverse fonti e nella creazione di pipeline di dati.

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Arturo Giampieri

Arturo Giampieri

SEO Specialist, appassionato di tecnologia, marketing e cucina.

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