Nell’era in cui i dati rappresentano un’importante fonte informativa per il successo di qualsiasi business sapere come diventare Data engineer permette di ampliare gli orizzonti lavorativi.
La mole di dati generata ogni giorno aumenta costantemente; riuscire solo ad immaginare trilioni e trilioni di gigabyte di dati è impossibile, figuriamoci riuscire ad analizzarli per estrapolarne informazioni utili.
Cresce quindi la richiesta di profili professionali in grado di gestire enormi volumi di dati al fine di renderli comprensibili e accessibili.
L’esigenza di ricavare dall’analisi dei dati informazioni utili per strutturare efficaci strategie di business riguarda ormai qualsiasi tipologia di azienda presente sul mercato.
L’analisi dei dati è diventata una priorità per risultare competitivi e rispondere in maniera adeguata alla domanda.
Nel corso di questo post analizzeremo la professionalità del data engineer, le mansioni che svolge, gli studi e l’importanza del ruolo nell’attuale era digitale.
Definizione di Big Data: cosa sono e a cosa servono
Per comprendere a fondo la professionalità del Data Engineer è fondamentale avere chiaro il concetto di ‘big data’.
Partiremo quindi dalla definizione fornita dal sito Wikipedia, che riportiamo di seguito:
“In statistica e informatica, la locuzione inglese big data (grandi [masse di] dati) o talvolta l’italiana megadati indicano genericamente una raccolta di dati informatici così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l’estrazione di valore o conoscenza.
Si tratta quindi dell’enorme quantità di dati, strutturati e non strutturati, prodotta ogni giorno da sorgenti diverse, tra le quali internet.
I dati generati dalle nostre attività quotidiane possono essere raccolti, analizzati e utilizzati per vari scopi, primo fra tutto migliorare e/o incrementare un business.
A tal proposito diventano essenziali le competenze di professionalità che sappiano gestire adeguatamente questi dati, tra le quali rientra appunto il Data Engineer.
Cosa fa il data Engineer
L’ingegnere dei dati è colui il quale si occupa di raccogliere e preparare i dati per le successive attività di analisi ed elaborazione.
Si tratta del profilo che realizza sistemi attraverso i quali raccogliere e convertire dati grezzi in informazioni accessibili e comprensibili.
Il Data Engineer è quindi una sorta di ‘interprete’ in grado di capire cosa viene comunicato dai dati.
Per avere una panoramica immediata e chiara della professionalità abbiamo sintetizzato nel seguente elenco i compiti del Data Engineer:
- Sviluppo di algoritmi per l’elaborazione di dati grezzi
- Selezione dei dati allineata al modello di business e ai requisiti aziendali
- Progettazione di database
- Definizione dei metodi per la validazione dei dati in ingresso
- Verifiche della conformità dei sistemi utilizzati per l’acquisizione e la conversione dei dati e relativo trattamento (politiche di sicurezza)
Il lavoro di un Data Engineer precede quello del Data Scientist e del Data Analyst.
In pratica, il lavoro di data engineering è finalizzato alla raccolta e all’organizzazione dei dati; dati che diventano utilizzabili per il successivo lavoro di analisi svolto appunto da Scientist e Analyst.
Concludendo e sintetizzando il Data Engineer si occupa di management dei dati (data management) mentre il Data Scientist e il Data Analyst si occupano di analizzare i dati al fine di estrapolarne informazioni utili per il business.
Quanto guadagna
Lo stipendio di un Data Engineer, così come accade per le altre professionalità, è legato ad una serie di variabili, tra le quali la più influente l’esperienza.
La retribuzione media annua, nel nostro Paese, si aggira intorno ai 40.000 euro annui, ovvero circa 3.300 euro lordi mensili.
Per le posizioni entry level lo stipendio si aggira intorno ai 29.000 euro all’anno.
Per i profili con un discreto bagaglio di esperienza le cifre si attestano sui 55.000 euro annuì
In generale la retribuzione varia in maniera notevole anche in base al contesto in cui opera il professionista.
In altri paesi, o comunque presso le imprese che operano su scala internazionale, le cifre diventano decisamente più interessanti.
Specializzarsi in Data Engineering
Attualmente la professione del Data Engineer, pur essendo tra le più richieste, non è regolamentata.
Ciò significa che non è previsto un percorso di studi unico e specifico.
Si tratta tuttavia di una professionalità che richiede un ampio bagaglio di conoscenze tecniche e una serie di capacità e attitudini personali.
Dal punto di vista delle soft skills un ingegnere dei dati deve essere in grado di comunicare in maniera chiara e concisa, sia a livello tecnico che generale.
Deve avere buone capacità di problem solving, ma soprattutto una spiccata propensione a lavorare in team e a collaborare in maniera sinergica con altre figure professionali.
Per quanto riguarda le competenze tecniche un professionista deve possedere una solida base di competenze relative ai linguaggi di programmazione, ai sistemi di gestione dei dati e alle tecnologie di cloud computing.
Pur non essendo obbligatorio il conseguimento di una laurea, il background di un Data Engineer può essere costruito attraverso un percorso di studi triennale o magistrale ad indirizzo informatico e/o ingegneristico.
La base formativa ideale per un data engineer è quindi data da un corso di laurea in informatica, ingegneria informatica o in un campo ad essi correlato.
A prescindere dal percorso scelto, è importante precisare che il settore del data engineering, e in generale quello che riguarda l’analisi dei dati, è in continua evoluzione.
Un Data Engineer deve quindi essere sempre al passo con le evoluzioni, aggiornando continuamente le proprie competenze attraverso la formazione continua.
A tal proposito sottolineiamo l’importanza dei master post-laurea e dei corsi di specializzazione, che permettono di approfondire, riqualificare e aggiornare il proprio know how.
Ora sai come diventare Data Engineer, cosa fa e quali sono le prospettive lavorative.
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