Percorso completo in Data Engineering che copre l'intera catena di produzione dei dati. Dalla configurazione dell'ambiente con Docker e GCP all'orchestrazione delle pipeline con Airflow e dbt, passando per la creazione di Data Warehouse con BigQuery e PostgreSQL. Impara a gestire il data streaming con PySpark, Pub/Sub e Apache Beam, e a distribuire in produzione con Kubernetes e Terraform. Padroneggia le best practice di CI/CD, monitoraggio e architetture dati moderne.
Ambienti di sviluppo: Linux, Git, GitHub, VS Code, Python avanzato
CI/CD e qualità del codice: Ruff, Pylint, Poetry, GitHub Actions
Containerizzazione con Docker e Docker Compose
API con FastAPI: progettazione, distribuzione, documentazione
Data Lake: ingestione, storage, organizzazione dati grezzi
Data Warehouse con BigQuery: schemi, partizionamento, ottimizzazione
PostgreSQL: installazione, amministrazione, confronto con soluzioni managed
Ingestione dati con Fivetran e Airbyte
Trasformazione con dbt: modelli, test, documentazione, modularità
Orchestrazione con Apache Airflow: DAG, scheduling, monitoraggio
Big Data con PySpark: trasformazioni su larga scala
Data streaming: Google Pub/Sub, Apache Beam, Dataflow
Kubernetes: distribuzione container, scaling, cluster di produzione
Infrastructure as Code con Terraform
Database avanzati: GraphDB, Document DB, Wide Column DB
Logging, monitoraggio e osservabilità delle pipeline
I concetti più importanti per comprendere questa tecnologia e superare i colloqui
Linux e Shell: comandi essenziali, script bash, permessi, cron job
Git e GitHub: branching, merge, rebase, pull request, workflow CI/CD
Python avanzato: OOP, decorator, generator, context manager, typing, async/await
CI/CD: linting (Ruff, Pylint), packaging (Poetry), test, GitHub Actions, pipeline
Docker: Dockerfile, immagini, container, volumi, reti, multi-stage build
Docker Compose: servizi multi-container, dipendenze, healthcheck, orchestrazione locale
FastAPI: route, modelli Pydantic, dipendenze, middleware, distribuzione
SQL avanzato: window function, CTE, query analitiche, ottimizzazione, indicizzazione
BigQuery: architettura serverless, partizionamento, clustering, costi, UDF, query federate
PostgreSQL: configurazione, replica, indicizzazione (B-tree, GIN, GiST), VACUUM, EXPLAIN ANALYZE
Modellazione dati: schema a stella, tabelle fact/dimension, normalizzazione, SCD, data vault
ELT vs ETL vs ETLT: pattern, trade-off, scelte architetturali
Fivetran e Airbyte: connettori, modalità di sincronizzazione, CDC, evoluzione schema
dbt: modelli, source, ref, test, snapshot, modelli incrementali, macro Jinja
Apache Airflow: DAG, operatori, sensori, XCom, connessioni, pool, dipendenze dei task
PySpark: RDD vs DataFrame, trasformazioni, azioni, partizionamento, variabili broadcast
Streaming: Pub/Sub (topic, subscription), Apache Beam (PCollection, trasformazioni, windowing), Dataflow
Kubernetes: pod, deployment, service, ingress, ConfigMap, Secret, Helm, scaling
Terraform: provider, risorse, state, moduli, plan/apply, infrastructure as code
IAM e sicurezza: principio del privilegio minimo, account di servizio, ruoli GCP
Database NoSQL: GraphDB (Neo4j), Document DB (MongoDB, Firestore), Wide Column (Cassandra, Bigtable)
Architettura dati: Data Lake vs Data Warehouse vs Data Lakehouse, Data Mesh, Data Contract
Monitoraggio e osservabilità: logging, metriche, alerting, SLA/SLO/SLI, controlli qualità dati
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