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.
Tecnologie più cercate nelle offerte di lavoro per data engineer
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.
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.
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.
