[🆕]: Data Engineering

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🆕 Nuovo capitolo - Data Engineering

Descrizione

Introduzione al Data Engineering

• Cos'è il Data Engineering: definizione e il suo ruolo nel panorama tecnologico moderno.
• Importanza: le infrastrutture dati sono essenziali per supportare analisi e decisioni aziendali.
• Differenze tra i ruoli nel mondo dei dati:
  • Data Engineer: costruisce e mantiene pipeline e infrastrutture per i dati.
  • Data Analyst: interpreta i dati per generare insight e creare report.
  • Data Scientist: sviluppa modelli predittivi e tecniche avanzate di analisi.
• Collaborazione: come questi ruoli lavorano insieme per creare valore dai dati.

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L'Ecosistema del Data Engineering

• Principali strumenti e tecnologie:
  • Database relazionali (PostgreSQL, MySQL) e non relazionali (MongoDB, Cassandra).
  • Cloud data warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift).
  • ETL/ELT e orchestratori (Airflow, Dagster).
• Open Source vs. Soluzioni Proprietarie: vantaggi e limiti di ciascuna opzione.
• Trend Attuali:
  • Real-time data processing.
  • Data mesh.
  • ML pipelines integrate.

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Il Processo di Data Engineering

• Raccolta dei dati:
  • Fonti strutturate (database relazionali) e non strutturate (API, log, file).
• Ingestione dei dati:
  • Tecniche di batch processing e streaming.
• Trasformazione dei dati:
  • ETL (Extract, Transform, Load) ed ELT (Extract, Load, Transform).
  • Normalizzazione e progettazione dei modelli di dati.
• Conservazione e accesso:
  • Progettazione di data lake e data warehouse.

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Competenze Tecniche del Data Engineer

• Linguaggi di programmazione:
  • SQL, Python, Scala, e altri strumenti per la manipolazione dei dati.
• Database:
  • Relazionali (PostgreSQL, MySQL) e non relazionali (MongoDB, Cassandra).
• Sistemi Distribuiti e Cloud Computing:
  • Fondamenti di infrastrutture cloud (AWS, GCP, Azure).
• Pipeline di Dati:
  • Progettazione di pipeline scalabili, affidabili e resilienti.

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Pratiche e Metodologie Chiave

• Data Quality:
  • Validazione, monitoraggio e gestione degli errori.
• Data Governance:
  • Privacy, sicurezza e conformità (es. GDPR).
• Ottimizzazione:
  • Performance e miglioramento delle query.
• Collaborazione:
  • Documentazione e lavoro di squadra tra team tecnici e non tecnici.

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