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Data Engineer

Chi è il data engineer

Un Data Engineer è il responsabile delle pipeline di dati. Crea programmi e sistemi in grado di acquisire, aggregare, trasformare e strutturare i dati di un'azienda. Grazie agli strumenti, ai linguaggi e alle strutture dell'ingegneria dei dati, crea le soluzioni che permettono il lavoro di data analyst e data scientist.

I data engineer dunque riuniscono le informazioni provenienti da diverse fonti. Integrano, consolidano e puliscono i dati e li strutturano per l'uso nelle applicazioni di analisi. Rendono i dati facilmente accessibili e ottimizzano l'ecosistema dei big data della propria organizzazione.

Gli ingegneri dei dati lavorano in collaborazione con i team di data science, migliorando la trasparenza dei dati e consentendo alle aziende di prendere decisioni aziendali più affidabili. Più grande è l'azienda, più complessa è l'architettura di analisi e più dati saranno responsabili dell'ingegnere.

Cosa fa il data engineer

Le attività principali di un data engineer sono:

• Sviluppare, costruire, testare e mantenere architetture di pipeline di data
  
• Allineare l'architettura dei dati ai requisiti aziendali
  
• Identificare modi per migliorare l'affidabilità, l'efficienza e la qualità dei dati
  
• Preparare i dati per la modellazione predittiva e prescrittiva
  
• Garantire la conformità con la governance dei dati e le politiche di sicurezza
  

Come diventare data engineer

Solitamente i data engineer hanno un background in informatica, ingegneria, matematica o campo correlato. Poiché il ruolo richiede una profonda conoscenza tecnica, solitamente è richiesta una preparazione formale di alto livello (laurea e/o dottorato). Un bootcamp o una certificazione possono aiutarti ad adattare il tuo curriculum alle posizioni di ingegneria dei dati, se già in possesso di esperienza pregressa in IT o in una disciplina correlata come matematica o analisi.

Per diventare data engineer sono necessarie queste competenze:

• Database (relazionali come mySQL, PostgreSQL e Oracle, e noSQL come MongoDB, Cassandra e Redis)
  
• Data processing (Apache Spark, Apache Kafka)
  
• Linguaggi di programmazione (Python, Java e R)
  
• Data migration (spostare i dati da uno o più sistemi all'altro senza comprometterne l'integrità) e data integration (consolidare i dati provenienti da varie fonti e combinarli in modo significativo e prezioso)
  
• Sistemi distribuiti (Hadoop)
  
• Data science and machine learning (come PyTorch, TensorFlow)
  
• Strumenti ETL e delle API per la creazione e la gestione di processi di integrazione dei dati
  

Carriera del data engineer

Il tipico percorso professionale nell’ingegneria dei dati non è dissimile dal percorso di altri tipi di ingegneri del software. Chi vuole diventare data engineer potrebbe accumulare esperienza come ingegnere di software, oppure con ruoli nell’ambito data analysis o business intelligence.

Con il progredire della carriera, i data engineer svolgono ancora un ruolo orientato alle attività, lavorando su richieste ad hoc. Tuttavia, parallelamente iniziano ad assumere anche un ruolo più proattivo nella gestione dei progetti. I data engineer senior possono infine arrivare ad assumere ruoli manageriali, supervisionando i team di ingegneri junior, e strategici.

Data engineer vs data scientist vs data analyst

I data engineer spesso lavorano come parte di un team data insieme a data analyst e data scientist. Non c'è azienda di successo che non basi le proprie strategie e le proprie decisioni sui dati. Ma cosa differenzia un data engineer da un data analyst e un data scientist?

I data engineer si occupano di raccogliere e organizzare i flussi di dati, per fornire a data scientist e analyst un insieme di dati utilizzabili per le loro analisi.

Il confine principale quindi corre tra data engineer da una parte, data scientist e analyst dall’altra. Lo scopo ultimo è quindi ciò che differenzia maggiormente le figure: mentre il data engineer si occupa del data management, data scientist e data analyst analizzano i dati che sono stati forniti loro e ne estraggono informazioni rilevanti per il business.

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