Come diventare ingegnere dei Big Data

Che cos'è un ingegnere dei Big Data e in che modo le sue competenze sono diverse da quelle di un ingegnere dei dati? In questo articolo esploriamo gli strumenti e le piattaforme che dovrete padroneggiare come ingegneri dei Big Data.

Per passare da un normale ingegnere dei dati a un ingegnere dei Big Data, è necessario acquisire diverse nuove competenze e imparare a utilizzare diversi nuovi strumenti. La buona notizia è che i Big Data consentono ancora di utilizzare le vecchie conoscenze di SQL per manipolare e ottenere informazioni dagli archivi di dati.

Ma prima di tutto, perché si dovrebbe passare dalla normale ingegneria dei dati all'ingegneria dei Big Data? Ve lo spiego con un esempio.

Per trasportare piccoli gruppi di persone su brevi distanze e senza troppa fretta, ci si può arrangiare guidando un autobus. Ma se avete bisogno di trasportare molte persone su lunghe distanze e in tempi minimi, dovrete imparare a pilotare un aereo. Certo, sarà più difficile. Avrete più responsabilità, ma vi darà più soddisfazione e guadagnerete molto di più.

La stessa differenza esiste tra il lavoro di un ingegnere dei dati tradizionale e quello di un ingegnere dei Big Data.

Che cosa sono i Big Data?

Come si può immaginare, i Big Data si riferiscono a serie di dati enormi. La definizione esatta di "enormi" può variare a seconda di chi la chiede, ma è normale che gli archivi di Big Data contengano ben oltre 10 terabyte di dati. E sempre più spesso si sente parlare di volumi che raggiungono l'ordine dei petabyte (1 petabyte = 1.024 terabyte).

Ma i Big Data non sono solo volumi elevati. Comprendono anche un'ampia varietà di dati (strutturati, semi-strutturati e non strutturati) e un'elevata velocità di elaborazione e accesso. Queste qualità sono comunemente chiamate "le tre V": volume, velocità e varietà.

Alle tre V si aggiungono solitamente altri due attributi: la "veridicità", ovvero l'affidabilità dei dati, è importante per evitare informazioni incomplete, sporche (cioè piene di errori) o imprecise; il "valore" si riferisce all'importanza di estrarre intuizioni preziose che consentano di prendere decisioni informate e di generare opportunità di business.

Le suddette particolarità fanno sì che un ingegnere dei Big Data debba utilizzare framework speciali oltre agli strumenti convenzionali di ingegneria dei dati come SQL. Se siete principianti di SQL, potete iniziare seguendo un corso online sulle query SQL; se invece volete padroneggiare il linguaggio, la strada da percorrere è quella di seguire un percorso di apprendimento completo di SQL che vi insegnerà tutto ciò che vi serve.

Più avanti in questo articolo parleremo delle principali tecnologie Big Data. Per ora, rispondiamo a un'altra domanda: quali sono le prospettive di lavoro per gli ingegneri dei Big Data?

Gli ingegneri dei Big Data sono molto richiesti

La buona notizia per gli ingegneri dei Big Data è che la crescita dei posti di lavoro nei Big Data mostra numeri positivi. E la domanda di lavoratori specializzati in Big Data supera di gran lunga l'offerta. Come ingegnere dei dati, probabilmente sarete in grado di trovare un lavoro ragionevolmente ben retribuito. Ma le opportunità di lavoro nel settore dei Big Data puntano a stipendi molto più alti; potete scommettere che il termine "Big Data" sarà sempre più presente nel futuro di ogni ingegnere dei dati.

Per darvi un'idea, Glassdoor indica che (a marzo 2024) lo stipendio medio di base per un ingegnere dei dati con un lavoro tradizionale in un database negli Stati Uniti era di 144.00 dollari all'anno. Lo stipendio medio di base per un ingegnere Big Data, sempre negli Stati Uniti, era di 157.000 dollari all' anno. Queste cifre sono solo medie. Lo stipendio base annuale di un ingegnere Big Data può arrivare a 197.000 dollari e, se si ha la fortuna di ottenere una posizione di ingegnere Big Data presso Google o Apple, lo stipendio base può superare i 230.000 dollari all'anno.

Tutto lascia pensare che le tendenze salariali dei Big Data continueranno a crescere e ad allontanarsi dal livello di stipendio convenzionale dell'ingegneria dei dati.

Vantaggi dei Big Data

Se vi chiedete perché le aziende sono disposte a pagare così tanto per un ingegnere Big Data, la risposta è che si aspettano anche molto di più in cambio. I Big Data sono molto più che semplici insiemi di dati di grandi dimensioni: sono uno strumento che crea informazioni di altissimo valore, che possono dare alle aziende un vantaggio decisivo nella loro attività o generare grandi progressi nei loro obiettivi. Per spiegare perché, vediamo alcuni esempi:

• Business: I Big Data sono uno strumento indispensabile per comprendere il comportamento dei consumatori e anticipare le tendenze del mercato. L'integrazione e la correlazione di diverse fonti di dati massivi - come i dettagli degli acquisti e le richieste di assistenza, i rapporti di credito, l'attività sui social media e i risultati dei sondaggi - offre approfondimenti di mercato che possono essere ottenuti solo raccogliendo, elaborando e analizzando enormi quantità di informazioni.
• Sanità: I Big Data sono diventati uno strumento fondamentale per il settore sanitario. Il monitoraggio in tempo reale dei dati dei sensori nei pazienti ricoverati e l'analisi predittiva dei rischi dei pazienti dimessi sono solo due esempi delle numerose applicazioni dei Big Data in questo settore.
• Governo: I Big Data vengono utilizzati per identificare i modelli di criminalità, ottimizzare il traffico urbano e gestire le crisi ambientali. Vengono utilizzati anche per individuare le frodi nella riscossione delle imposte e per perfezionare i programmi di assistenza ai contribuenti.
• Finanza: Il rilevamento delle frodi è uno dei principali utilizzi dei Big Data in ambito finanziario. Altri usi includono la segmentazione dei clienti, l'ottimizzazione dei costi e la generazione di modelli finanziari predittivi.
• Miniere, petrolio e gas: l'uso intensivo di strumenti Big Data per elaborare elevati volumi di informazioni sismiche e microsismiche offre vantaggi decisivi nell'esplorazione e nella scoperta di giacimenti minerari e petroliferi.

Cosa fa un ingegnere dei Big Data?

Un ingegnere dei Big Data è fondamentalmente un ingegnere del software che deve avere anche una profonda conoscenza dell'ingegneria dei dati. Gran parte del lavoro di un ingegnere Big Data consiste nel progettare e implementare sistemi software in grado di raccogliere ed elaborare volumi giganteschi di dati. Molti di questi sistemi prevedono processi ETL (Extract-Transform-Load), che utilizzano una serie di regole aziendali per pulire e organizzare i dati "grezzi" (non elaborati) e prepararli per l'archiviazione e l'utilizzo nei processi di analisi e apprendimento automatico (ML).

Altri compiti di un ingegnere Big Data sono

• Progettare architetture adatte a gestire grandi volumi di dati, in linea con gli obiettivi aziendali.
• Studiare nuovi metodi per migliorare la qualità e la sicurezza dei dati.
• Creare soluzioni di dati basate su ecosistemi di Big Data (vedi sotto) e sui relativi strumenti di sviluppo e visualizzazione.
• Collaborare con analisti di dati, data scientist e altri professionisti per fornire accesso e visualizzazione dei risultati dei processi Big Data. Esistono aree di responsabilità comuni tra queste figure professionali, per cui vale la pena fare un confronto tra il lavoro di un analista di dati e quello di un ingegnere di dati.

Competenze e strumenti necessari per diventare ingegnere dei Big Data

Un ingegnere dei Big Data deve avere una laurea in un campo correlato all'informatica (IT) o alla scienza dei dati. Un master in sistemi di Big Data o in analisi può essere di grande aiuto per ottenere posizioni più retribuite e maggiori opportunità di avanzamento di carriera. Alla fine di questo articolo, vi suggerisco alcuni percorsi di carriera per guidarvi sulla strada che vi porterà a diventare ingegneri dei Big Data.

Oltre alla laurea, gli ingegneri dei Big Data devono possedere diverse competenze essenziali. Una conoscenza approfondita degli algoritmi, delle strutture e di alcuni linguaggi di programmazione è fondamentale. Così come una conoscenza di base dei sistemi distribuiti.

Per lavorare con grandi volumi di dati e fornire un accesso efficiente alle loro informazioni, l'ingegnere dei Big Data ha bisogno di competenze e strumenti molto più diversificati rispetto a un ingegnere dei dati tradizionale. Un ingegnere dei dati convenzionale potrebbe fare carriera conoscendo solo SQL e gestendo i sistemi di gestione dei database più diffusi.

(A proposito, se intendete trovare lavoro come programmatore SQL, preparatevi per il test di valutazione SQL. Potreste tenere a portata di mano il nostro foglio informativo sulle basi di SQL quando non ricordate i dettagli di un comando SQL specifico).

Oltre alle competenze SQL per i Big Data, un ingegnere Big Data deve conoscere i database NoSQL, i dati strutturati e non strutturati, i data warehouse (e le loro varianti, come i data mart e i data lake) e i cosiddetti Big Data Framework. Vediamo come ognuna di queste competenze influisce sul lavoro quotidiano di un ingegnere Big Data.

Big Data, SQL e database relazionali

Il linguaggio SQL (Structured Query Language ) è nato con i database relazionali ed è intimamente legato ad essi. Ogni professionista con certificazioni di ingegneria dei dati convenzionali sa che i database relazionali sono stati progettati con lo scopo principale di memorizzare informazioni strutturate e di dare priorità alla conservazione dell'integrità dei dati nell'elaborazione delle transazioni. Questo li rende inadatti quando le priorità diventano la scalabilità, la velocità di accesso e i flussi in tempo reale, come accade quando si passa dai database tradizionali agli archivi di Big Data.

Questo significa che imparare a lavorare con i database SQL sarà stato vano quando si diventerà ingegneri dei Big Data? Assolutamente no. Gli ingegneri dei Big Data continueranno a utilizzare SQL per l'analisi dei dati per molti anni a venire.

Il futuro del linguaggio SQL è quindi roseo. È talmente diffuso che è diventato uno standard di fatto per la gestione dei dati, grandi o piccoli che siano. Le nuove tecnologie create appositamente per i Big Data non possono ignorare questo fatto. Ecco perché tutte offrono strumenti di accesso ai dati che consentono di visualizzare gli archivi di Big Data come se avessero una struttura di database relazionale. Di seguito vedremo alcune delle tecnologie basate su SQL utilizzate negli ambienti Big Data.

Database NoSQL

NoSQL (che significa "non solo SQL") è una famiglia di tecnologie di database che mira a superare le limitazioni dei database relazionali e a consentire la velocità, il volume e la varietà dei Big Data spiegati sopra. Per questo motivo sono spesso preferibili ai database relazionali per l'implementazione di soluzioni Big Data.

Sebbene i database NoSQL varino nelle loro forme di implementazione, hanno tutti alcune caratteristiche comuni:

• Senza schemi: I database NoSQL possono memorizzare informazioni senza che la struttura dei dati sia predefinita, a differenza dei database relazionali, dove lo schema (tabelle e loro relazioni) deve essere definito prima di poter essere popolato con le informazioni.
• Scalabilità: Diverse architetture di database NoSQL sono progettate con l'obiettivo principale della scalabilità orizzontale. Ciò significa che un database NoSQL può risiedere su un file system distribuito (come Hadoop Distributed File System) che può crescere in volume di dati semplicemente aggiungendo altri nodi.
• In tempo reale: Diverse implementazioni di database NoSQL (ad esempio Firebase, Redis o DynamoDB) si distinguono per le loro elevate prestazioni, scalabilità e disponibilità; ciò soddisfa le esigenze fondamentali di qualsiasi applicazione di dati in tempo reale.

Nonostante il nome, i database NoSQL utilizzano dialetti SQL, rafforzando l'idea che l'SQL è ancora rilevante anche quando non si utilizzano database relazionali.

Magazzino dati

I magazzini di dati sono emersi diversi decenni fa come un modo per raccogliere informazioni e centralizzarle per l'elaborazione analitica. Hanno alcune analogie con i Big Data: entrambe le tecnologie sono progettate per ospitare grandi volumi di dati e garantire la veridicità delle informazioni. Inoltre, assicurano che il valore aziendale sia ottenuto da questi grandi volumi di informazioni.

La differenza tra Big Data e data warehousing sta nel fatto che i data warehouse sono progettati per essere costruiti su schemi relazionali e alimentati con informazioni provenienti da sistemi transazionali (anch'essi basati su database relazionali). Non sono preparati a gestire informazioni non strutturate e ancor meno a gestire dati in tempo reale.

Sebbene i Big Data siano una tecnologia più moderna e completa di un data warehouse, quest'ultimo non scomparirà né diventerà obsoleto. Entrambe le tecnologie sono complementari e risolvono casi d'uso diversi; se avete bisogno di eseguire elaborazioni analitiche su dati strutturati (ad esempio, informazioni sulle vendite o sulla produzione), un data warehouse è la soluzione più consigliabile. D'altra parte, supponiamo di dover eseguire elaborazioni analitiche su informazioni varie e non strutturate come e-mail, dati di social network, log di applicazioni in tempo reale o risultati di sondaggi. In questo caso, dovreste assolutamente puntare su una soluzione Big Data.

Esistono anche tecnologie di data warehouse che operano su archivi di Big Data, colmando il divario tra le due tecnologie. Una delle più popolari è DBT, uno strumento di modellazione/analisi dei dati che si integra con i fornitori di dati Cloud ed esegue la trasformazione dei dati all'interno del data warehouse.

Piattaforme e framework per i Big Data

Nei database relazionali, esiste un'entità centrale chiamata sistema di gestione dei database relazionali o RDBMS che risiede su un server e gestisce le informazioni memorizzate in database con strutture predefinite (schemi). L'RDBMS fornisce meccanismi per interrogare e aggiornare le informazioni contenute nei database, per lo più attraverso comandi SQL. Tutte le responsabilità per l'archiviazione e l'utilizzo dei dati ricadono sull'RDBMS monolitico.

Nei Big Data, le responsabilità sono distribuite tra diverse entità responsabili dell'archiviazione, dell'elaborazione, del coordinamento e dello sfruttamento dei dati. Poco più di dieci anni fa, questo concetto è stato concretizzato dalla Apache Software Foundation in un ecosistema chiamato Hadoop.

La parte fondamentale di qualsiasi ecosistema Big Data (e di Hadoop in particolare) è un file system in grado di memorizzare enormi quantità di informazioni. Questo file system non può fare affidamento su un'unica unità di archiviazione fisica. Utilizza invece più nodi in grado di lavorare in coordinamento per fornire scalabilità, ridondanza e tolleranza ai guasti. In Hadoop, questo file system si chiama HDFS (Hadoop Distributed File System).

La gestione di quantità così massicce di informazioni richiede un modello di schedulazione basato su task in grado di essere eseguiti in parallelo. La loro esecuzione è distribuita tra più nodi di elaborazione. In Hadoop, questo modello di programmazione si chiama MapReduce ed è basato sulla tecnologia Java.

Con un numero così elevato di nodi di archiviazione e di elaborazione, c'è un elemento che non può mancare: un coordinatore o un orchestratore che mantenga l'ordine nell'ecosistema dei Big Data e garantisca che ogni task abbia le risorse di cui ha bisogno. In Hadoop, questo elemento si chiama YARN (Yet Another Resource Negotiator).

In qualsiasi ecosistema di Big Data, questi tre elementi di base - archiviazione, elaborazione e coordinamento - sono completati da strumenti che consentono di sfruttare i dati che risiedono nell'ecosistema. Molti di questi strumenti sono stati progettati per funzionare su Hadoop, completando l'ecosistema e migliorando alcune delle sue carenze.

Come nota a margine, vale la pena ricordare che Hadoop è la piattaforma di Big Data più "veterana"; è stata superata in diversi aspetti da strumenti più nuovi ed efficienti. Uno dei principali aspetti negativi di Hadoop, che altre tecnologie hanno cercato di risolvere, è la sua elevata complessità e i costi di installazione, gestione, messa a punto e scalabilità.

Come pilotare una piattaforma di Big Data

Torniamo al concetto di autista di autobus e pilota di linea dell'inizio di questo articolo. Se siete un ingegnere dei dati convenzionale, probabilmente siete abituati a iniziare ogni giornata di lavoro aprendo il vostro client SQL preferito, collegandovi ai database con cui dovete lavorare ed eseguendo comandi SQL. È come se l'autista di un autobus girasse la chiave per avviare il motore, aprisse la porta per far salire i passeggeri e li trasportasse a destinazione.

Ma se siete un ingegnere dei Big Data, siete al timone di un gigantesco ecosistema di dati. I dati e i processi sono distribuiti su centinaia o migliaia di nodi che devono essere attentamente coordinati per fornire valore agli utenti. Pensate a un pilota di linea: prima di aprire le porte ai passeggeri per farli imbarcare e iniziare il loro viaggio, dovete assicurarvi che diversi sistemi siano pienamente operativi e funzionino in modo coordinato. Ne va della vita dei vostri passeggeri e della vostra.

Siete sicuri di voler intraprendere la strada del pilota di linea?

Nella cabina di pilotaggio

Se state ancora leggendo, immagino che abbiate risposto sì alla domanda precedente. Congratulazioni! Vediamo il percorso da seguire per diventare il pilota di una macchina per i Big Data.

Nella vostra cabina di pilotaggio potrete trovare un'enorme quantità e varietà di strumenti progettati per lo sfruttamento dei dati negli archivi di Big Data. Prendiamo solo uno di questi: Hive. Si tratta di un framework che consente di manipolare facilmente grandi quantità di dati con un linguaggio di interrogazione chiamato HQL (HiveQL), che si basa su SQL. In particolare, HQL converte i comandi SQL in lavori MapReduce che possono essere eseguiti su un cluster Hadoop.

Il linguaggio di query Hive presenta molte somiglianze con l'SQL standard. Oltre al comando SELECT con tutte le sue clausole (WHERE, GROUP BY, ORDER BY, LIMIT, ecc.), supporta comandi DML (come INSERT, UPDATE e DELETE) e DDL (come CREATE, ALTER e DROP) per gestire uno schema di pseudo-tabelle.

Quando un comando viene eseguito in Hive, ad esempio una SELECT ... FROM ..., Hive non restituisce immediatamente i risultati. Invia invece un lavoro MapReduce a YARN. YARN si assicura che il lavoro disponga delle risorse necessarie (elaborazione, archiviazione, memoria) e lo mette in coda per l'esecuzione. Hive attende il completamento del lavoro prima di inviare i risultati della query all'utente. A voi sembrerà di aver eseguito quella SELECT nel vostro client SQL preferito. Ma sotto c'era un intero gigantesco macchinario che si occupava di quella semplice richiesta.

Strumenti e piattaforme per i Big Data

Abbiamo detto che Hadoop è una piattaforma vecchia e che è stata superata da altre più moderne ed efficienti. Questo non significa che Hadoop sia obsoleto.

L'aspetto positivo dei Big Data è che le sue tecnologie sono nate nel mondo open-source, quindi l'evoluzione degli ecosistemi Big Data è rapida e costante. Oltre a diverse grandi aziende, esistono comunità di sviluppatori responsabili di questa evoluzione, che si basano sulle soluzioni esistenti e le migliorano e completano costantemente.

Di seguito sono riportati alcuni degli strumenti e delle tecnologie che si stanno affermando come le scommesse più sicure per acquisire una posizione di rilievo nell'ingegneria dei Big Data.

Spark

Spark è nato nel 2014 per risolvere i limiti prestazionali di MapReduce. La sua principale ottimizzazione era la capacità di essere eseguito su cluster in-memory invece di memorizzare i risultati su disco.

Spark supporta diversi linguaggi comuni (Python, Java, Scala e R) e include librerie per una varietà di attività, dall'SQL allo streaming all'apprendimento automatico. Può essere eseguito su un computer portatile o su un cluster con migliaia di server. In questo modo è facile iniziare con una piccola implementazione e scalare fino a un'elaborazione massiccia dei dati per un'ampia gamma di applicazioni.

Sebbene Spark sia stato progettato per essere eseguito su più gestori di cluster, storicamente è stato utilizzato principalmente con YARN e integrato nella maggior parte delle distribuzioni Hadoop. Nel corso degli anni, ci sono state diverse iterazioni principali di Spark. Con l'ascesa di Kubernetes come popolare meccanismo di scheduler, Spark è diventato un cittadino di prima classe di Kubernetes e ha recentemente rimosso la sua dipendenza da Hadoop.

Per l'utente, Apache Spark espone un ecosistema di componenti adattati a diversi casi d'uso. Il componente principale è Spark Core, il motore di esecuzione della piattaforma Spark che fornisce l'infrastruttura per l'elaborazione in-memory e le funzioni di base di I/O, schedulazione, monitoraggio e gestione degli errori. Intorno a Spark Core si trovano componenti con funzioni più specifiche, come Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, SparkR e GraphX.

Flink

Apache Flink è un motore di elaborazione dati ad alta velocità e bassa latenza che privilegia il calcolo in memoria, l'alta disponibilità, l'eliminazione di singoli punti di guasto e la scalabilità orizzontale. Flink fornisce algoritmi e strutture dati per supportare l'elaborazione sia bounded che unbounded, il tutto attraverso un'unica interfaccia di programmazione. Le applicazioni che elaborano dati non vincolati vengono eseguite in modo continuo, mentre quelle che elaborano dati vincolati terminano la loro esecuzione quando consumano tutti i dati in ingresso.

Storm

Apache Storm facilita l'elaborazione affidabile di flussi illimitati di dati, facendo per l'elaborazione in tempo reale ciò che Hadoop ha fatto per l'elaborazione in batch. Le sue qualità principali sono la semplicità, la possibilità di essere utilizzato con qualsiasi linguaggio di programmazione e un approccio alla manipolazione dei dati facile per gli sviluppatori.

I casi d'uso di Storm comprendono l'analisi in tempo reale, l'apprendimento automatico online, l'elaborazione continua, le RPC (chiamate di procedura remote) distribuite e l'ETL. È tra i più veloci motori di esecuzione di Big Data, con oltre 1 milione di tuple elaborate al secondo per nodo. Tra le sue qualità figurano l'elevata scalabilità, la tolleranza agli errori, l'elaborazione garantita dei dati e la facilità di configurazione e utilizzo.

Cassandra

Apache Cassandra è un database NoSQL orientato alle colonne e progettato appositamente per i Big Data. Grazie all'uso dell'archiviazione a colonne larghe, è in grado di gestire grandi quantità di dati attraverso cluster di server commodity, fornendo un'elevata disponibilità senza singoli punti di guasto.

Cassandra utilizza un'architettura peer-to-peer che facilita la distribuzione dei dati, consentendo di scalare orizzontalmente e di gestire facilmente quantità crescenti di dati e traffico. Inoltre, offre una coerenza scalabile, il che significa che i clienti possono scegliere l'esatto livello di coerenza di cui hanno bisogno per ogni operazione.

Pig

Apache Pig è una piattaforma di alto livello utilizzata per creare programmi MapReduce in esecuzione su Hadoop. Utilizza un semplice linguaggio di scripting chiamato Pig Latin. Questo linguaggio consente agli sviluppatori di scrivere operazioni complesse di elaborazione dei dati in modo conciso e semplice, astraendo dalle complessità di MapReduce e fornendo alcune somiglianze con SQL.

Gli sviluppatori possono estendere le funzionalità di Pig Latin con UDF (funzioni definite dall'utente) che possono essere scritte in altri linguaggi come Java, Python, JavaScript o Ruby. Il motore Pig traduce gli script Pig Latin in una serie di task MapReduce che possono essere eseguiti su cluster Hadoop, consentendo di gestire grandi quantità di dati.

BigQuery

BigQuery è un data warehouse su scala petabyte, a basso costo e senza server, che fa parte della Google Cloud Platform. È un servizio completamente gestito, il che significa che i suoi utenti non devono preoccuparsi delle risorse di archiviazione, elaborazione o rete.

Dal suo lancio nel 2010, Google Big Query ha conquistato i fan delle organizzazioni che hanno bisogno di analizzare rapidamente grandi quantità di informazioni e di confrontare i risultati con i dati statistici disponibili pubblicamente. Oggi molte organizzazioni richiedono le competenze di BigQuery a chi si candida a lavorare con i dati.

Una parte importante di BigQuery sono le funzioni finestra, chiamate anche funzioni analitiche o funzioni OVER, che fanno parte dello standard SQL dal 2003. Imparare a utilizzare le funzioni a finestra in Google BigQuery è una risorsa importante per un analista di dati o per un ruolo simile. Ecco alcune risorse utili:

• Sintassi SQL di Google BigQuery: Una guida completa
• Perché serve l'SQL per lavorare con Google BigQuery?
• Panoramica delle funzioni di testo SQL in Google BigQuery

I prossimi passi per diventare un ingegnere dei Big Data

Come abbiamo detto in precedenza, la maggior parte degli ingegneri dei dati ha almeno una laurea in un campo informatico o dei dati. È quindi possibile conseguire un master in Big Data, scegliendo una delle decine disponibili online. Sono inoltre disponibili centinaia di corsi e certificazioni sui Big Data, molti dei quali forniti direttamente da aziende tecnologiche come Google o IBM. Soprattutto, molti di essi sono gratuiti.

È anche una buona idea mantenere aggiornate le proprie conoscenze di SQL, per le quali vi consiglio di approfittare del nostro pacchetto SQL Completo per sempre . Questo pacchetto consente di accedere a tutti i corsi attuali e futuri di LearnSQL.it, garantisce la conoscenza dei principali dialetti di SQL e offre migliaia di esercizi pratici interattivi.

Una volta acquisite le conoscenze di base sui Big Data - anche se non avete ancora ottenuto abbastanza diplomi e certificazioni per riempire il vostro curriculum - potete iniziare ad accumulare esperienza lavorando a progetti reali sui Big Data. Per farlo, avrete bisogno di grandi archivi di Big Data, che non potete costruire da soli. Fortunatamente, ci sono molti Big Data gratuiti a cui potete attingere per mettere in pratica le vostre conoscenze.

Il mondo dei Big Data è in continua evoluzione, quindi non pensate di potervi rilassare dopo aver accumulato un numero sufficiente di lauree, certificazioni e ore di pratica. Dovrete tenervi aggiornati, leggendo blog, seguendo gli influencer dei Big Data e partecipando attivamente alle comunità di appassionati di Big Data. Chissà, forse diventerete voi stessi un guru dei dati che aiuterà il mondo a utilizzare meglio le gigantesche quantità di informazioni che circolano sulle sue reti!