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Professione:
Data Engineer
Caratteristiche principali:
Il Data engineer è un professionista del mondo IT il cui compito è preparare i dati per usi analitici o operativi, garantendo la disponibilità dei dati, nonché la loro qualità e fruibilità a chi li utilizza per metterli al servizio del business. Il suo lavoro consiste nel raccogliere correttamente e poi raffinare, analizzare, interpretare e valorizzare quantità consistenti di dati di elevata complessità, sempre più spesso Big Data, rendendoli disponibili in maniera efficace per le successive procedure decisionali.
Ambito di impiego:
Aziende di medio-grandi dimensioni.
Conoscenze e competenze:
La figura del data engineer è molto importante per la grande quantità di informazioni, big data, da controllare e da verificare in ambito economico, aziendale e finanziario: una delle più importanti competenze del data engineer, a tal proposito, è proprio la sua conoscenza e la sua dedizione verso l’analisi con l’impiego di strumenti, dispositivi e grafici analitico-matematici. Egli non solo riesce a impiegare tali strumenti, ma è in grado anche di ottimizzarli, interpretarli e progettarli.
Il data engineer deve, in definitiva, occuparsi del flusso dei dati, della loro uscita ed entrata attraverso i molteplici database e software. A capo di questa attenta analisi e gestione delle informazioni ci sono la conoscenza e il corretto impiego degli strumenti informatici. Altrettanto importante per il data engineer è la creatività, questa è infatti una componente fondamentale del suo mestiere, in quanto oltre all’effettivo compito di gestione e di analisi dei dati, egli è impiegato anche per la progettazione e per la realizzazione di prodotti validi, funzionali e originali. Date le sue skill professionali, ci si aspetta prodotti finiti all’avanguardia, innovativi e adeguatamente digitalizzati così che possano essere compresi e impiegati correttamente.
Un’altra fondamentale caratteristica del data engineer è la capacità di riuscire a gestire e controllare adeguatamente il machine learning, elemento fondamentale nell’impiego della raccolta e della condivisione dei dati. Uno dei fini ultimi è proprio quello di costruire nuovi modelli di machine learning, capaci di interpretare e di verificare i dispositivi analitici e i diversi algoritmi, per incrementarli e per ottimizzarli.
Formazione richiesta, uno dei seguenti corsi di laurea:
  • Engineering Physics (Laurea Magistrale)
  • Ingegneria fisica (Laurea)

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