Master Data Engineering di Profession.AI: Spark e cloud, con condizioni di accesso da chiarire
La proposta può interessare chi cerca un percorso esteso su Spark e data engineering nel cloud, soprattutto se vuole affiancare concetti ed esercitazioni guidate. La struttura documenta attività concrete e diversi ambienti tecnologici; non consente però di stabilire l'efficacia didattica o la preparazione professionale raggiungibile. Prima della scelta sono decisivi il livello d'ingresso, il tempo richiesto, la formula associata ai 197 euro e l'effettiva inclusione di progetti, tutoraggio, incontri live e certificazione.
A chi si rivolge
- Per deduzione dal programma, aspiranti data engineer interessati a un percorso che colleghi elaborazione distribuita, archiviazione e servizi cloud.
- Sviluppatori o analisti con basi di Python e database che vogliono esplorare pipeline ETL, Spark e strumenti AWS attraverso attività guidate.
- Professionisti interessati a confrontare ambienti AWS e Azure: il programma documenta servizi del primo e un percorso dedicato ad Azure Data Factory, senza permettere di stabilire un'equivalenza nella profondità della trattazione.
Cosa puoi imparare
- Il programma prevede attività con RDD, Spark SQL e Spark Streaming per elaborare dati e affrontare flussi in tempo reale.
- Sono previste pipeline di estrazione, trasformazione e caricamento, comprese attività con MySQL, Glue, Spark e Step Functions.
- Le attività AWS comprendono gestione di bucket S3 con Python e Boto3, interrogazioni con Athena e DynamoDB, uso di Redshift e configurazione di ruoli e policy.
- Il percorso include esempi di regressione, classificazione, sentiment analysis e raccomandazione con Spark MLlib, oltre all'introduzione ad Azure Data Factory.
Come è strutturato il programma
Il catalogo presenta 243 sezioni e 975 unità di contenuto. Il tratto più leggibile della struttura è l'alternanza fra teoria, pratica ed esercitazioni con soluzioni. L'avvio sui Big Data introduce calcolo parallelo e distribuito, poi passa a Spark, Zeppelin, RDD e Spark SQL. L'esercitazione «Analisi di 28 milioni Recensioni di Film» articola domande concrete su utenti, frequenze e classifiche, rendendo esplicito il tipo di lavoro proposto. Il percorso collega quindi elaborazione e archiviazione. «Data Lake vs Data Warehouse» introduce le differenze concettuali; «Transform - processiamo il dataset» e «Load - carichiamo i dati su MySQL» descrivono passaggi operativi di un ETL. Spark MLlib aggiunge una componente di modellazione, mentre Spark Streaming porta l'attenzione sui flussi di dati. La parte AWS dettaglia S3, Boto3, RDS, Athena, DynamoDB e Redshift. Prosegue con Glue, Kinesis ed EMR, fino all'esercitazione «Orchestrare tool ETL GLUE con Step function» e alla gestione di ruoli e policy IAM. La parte Azure documenta creazione dello storage, contenitori, integration runtime e integrazione di Databricks in Data Factory. La descrizione annuncia anche Python, SQL, NoSQL e Snowflake: l'ampiezza dichiarata è significativa, ma da sola non misura profondità e padronanza attesa.
Big Data / Introduzione ai Big Data9 contenuti
- Introduzione e storia dei Big Data
- Materiale del corso
- Grandezze e dimensioni dei Big Data
- Sorgenti dei Big Data
- Le quattro V dei Big Data
- Analisi, casi d'uso e benefici
- Domande degli esperti di Big Data
- Calcolo parallelo e distribuito
- Fai il DeepTest
Big Data / [Teoria] Le Tecnologie dei Big Data2 contenuti
- Le Tecnologie dei Big Data
- Fai il DeepTest
Big Data / [Teoria] Apache Spark3 contenuti
- Introduzione ad Apache Spark
- Introduzione ad Apache Zeppelin
- Fai il DeepTest
Big Data / [Pratica] Soluzioni Cloud - DataBricks e AWS EMR2 contenuti
- Guida all'utilizzo di DataBricks
- Guida all'utilizzo di EMR
Big Data / [Pratica] Utilizzare Spark con Zeppelin2 contenuti
- Installazione e configurazione di Zeppelin
- Utilizzare Spark con Zeppelin e Docker
Big Data / [Teoria] Resilient Distributed Dataset (RDD)2 contenuti
- Introduzione agli RDD di Spark
- Fai il DeepTest
Big Data / [Pratica] Relient Distributed Dataset (RDD)1 contenuto
- Utilizzare gli RDD in pratica
Big Data / [Teoria] Analisi dei Big Data con Spark SQL2 contenuti
- Introduzione a Spark SQL
- Fai il DeepTest
Big Data / [Pratica] Analisi dei Big Data con Spark SQL1 contenuto
- Utilizzare Spark SQL in pratica
Big Data / [Esercitazione] Analisi dei Big Data con Spark SQL10 contenuti
- ESERCITAZIONE Analisi di 28 milioni Recensioni di Film
- SOLUZIONE 1 Contiamo le Recensioni
- SOLUZIONE 2 Quante Recensioni scrive in Media un Utente
- SOLUZIONE 3 Troviamo lUtente che ha scritto più Recensioni
- SOLUZIONE 4 Quali sono i 10 Film più recensiti
- SOLUZIONE 5 Quali sono i 10 Film meglio recensiti
- SOLUZIONE 6 Quali sono i 10 Film peggio recensiti
- SOLUZIONE 7 Quali sono le Recensioni più recenti
- SOLUZIONE 8 Il Film più visto dell'anno
- SOLUZIONE BONUS Aggiungiamo Titolo e Genere alla lista di film più visti per anno
Big Data / [Teoria] Machine Learning sui Big Data con Spark MLlib5 contenuti
- Creazione di un Modello di Regressione
- Creazione di un Modello di Classificazione
- Creazione di un Modello di Sentiment Analysis
- Creazione di un Modello di Raccomandazione
- Fai il DeepTest
Big Data / [Pratica] Machine Learning sui Big Data con Spark MLlib5 contenuti
- Pipeline completa di ETL
- Esempio di Regressione con Spark MLlib
- Esempio di Classificazione con Spark MLlib
- Esempio di Sentiment Analysis con Spark MLlib
- Sistema di Raccomandazione con Spark MLlib
Big Data / [Esercitazione] Machine Learning sui Big Data con Spark MLlib8 contenuti
- ESERCITAZIONE Ordinare le Recensioni per lunghezza
- SOLUZIONE Ordinare le Recensioni per lunghezza
- ESERCITAZIONE Progressione del diabete
- SOLUZIONE Progressione del diabete
- ESERCITAZIONE Sentiment Analysis per Recensioni di film
- SOLUZIONE Sentiment Analysis per Recensioni di film
- ESERCITAZIONE Raccomandazione di film
- SOLUZIONE Raccomandazione di film
Big Data / [Teoria] Data Lake e Data Warehouse9 contenuti
- Cosa è un Data Lake
- Data Lake vs Data Warehouse
- Data Swamp
- Tecnologie per i Data Lake
- Le Collection
- Storage
- Analytics e Processing
- Data Visualization
- Fai il DeepTest
Big Data / [Pratica] Data Lake e Data Warehouse8 contenuti
- Sviluppo di un ETL - Agenda
- Creazione di un database MySql in locale
- Installiamo DBeaver
- Colleghiamoci al DB con DBeaver
- Extract - il dataset National University Ranking
- Creazione dell'ambiente virtuale
- Transform - processiamo il dataset
- Load - carichiamo i dati su MySQL
Big Data / [Teoria] Data Storage - Come Conservare i Big Data4 contenuti
- AWS S3
- Confronto tra i Servizi di Storage
- NoSQL Database
- Fai il DeepTest
Big Data / [Pratica] Data Storage - Come Conservare i Big Data8 contenuti
- Installiamo VSCode e Python
- Creiamo il tuo primo Bucket S3
- Creiamo l’Ambiente Virtuale
- Carichiamo un file su S3 con Python
- Download di un file da S3 con Python
- Creiamo un nuovo Bucket con Python
- Listiamo i bucket creati con Python
- Come cancellare un bucket
Big Data / [Teoria] Analizzare i Big Data in Real Time con Spark Streaming2 contenuti
- Introduzione a Spark Streaming
- Fai il DeepTest
Big Data / [Pratica] Analizzare i Big Data in Real Time con Spark Streaming3 contenuti
- Creiamo il Generatore di Dati
- Otteniamo lo Stream di Dati
- Analizziamo lo Stream di Dati
Data Engineering in Cloud con AWS / Introduzione2 contenuti
- Introduzione alla Data Engineering
- Materiale del corso
Data Engineering in Cloud con AWS / [Teoria] Data Storage con S33 contenuti
- Introduzione alle soluzioni di storage di AWS
- S3 - Bucket e oggetti
- Fai il DeepTest
Data Engineering in Cloud con AWS / [Pratica] Data Storage con S31 contenuto
- S3 - Creare Bucket
Data Engineering in Cloud con AWS / [Esercitazione] Data Storage con S34 contenuti
- ESERCITAZIONE S3 classi di Storage
- SOLUZIONE S3 classi di Storage
- ESERCITAZIONE S3 classi di Storage - Ciclo di vita
- SOLUZIONE S3 classi di Storage - Ciclo di vita
Data Engineering in Cloud con AWS / [Teoria] Prefissi, versioning ed encryption su S33 contenuti
- S3 - Bucket e prefissi
- S3 - Versioning e classi di storage
- S3 - Encryption
Data Engineering in Cloud con AWS / [Esercitazione] Data Storage con S3 e Prefissi2 contenuti
- ESERCITAZIONE S3 - Prefissi
- SOLUZIONE S3 - Prefissi
Data Engineering in Cloud con AWS / [Teoria] Introduzione a Boto31 contenuto
- Introduzione a Boto3
Data Engineering in Cloud con AWS / [Pratica] Introduzione a Boto31 contenuto
- Utilizzare Boto3
Data Engineering in Cloud con AWS / [Esercitazione] Introduzione a Boto34 contenuti
- ESERCITAZIONE Upload di file su S3 con Boto3
- SOLUZIONE Upload di file su S3 con Boto3
- ESERCITAZIONE Boto3 ordering e pagination
- SOLUZIONE Boto3 ordering e pagination
Data Engineering in Cloud con AWS / [Teoria] Soluzioni Database su AWS5 contenuti
- Introduzione alle soluzioni Database su AWS
- Amazon RDS
- Amazon Athena
- Redis e NoSQL
- Fai il Deeptest
Data Engineering in Cloud con AWS / [Pratica] Soluzioni Database su AWS3 contenuti
- Pratica con Amazon RDS
- Pratica con Amazon Athena
- Creazione tabella e query DynamoDB con Boto3
Il programma è mostrato in estratto, con un massimo di 30 sezioni e 20 contenuti per sezione. I conteggi nella scheda si riferiscono all’intero catalogo del corso.
Durata, livello e prerequisiti
Il livello non è dichiarato. Il programma affianca introduzioni ai Big Data e configurazioni iniziali ad argomenti articolati come distribuzione dei dati in Redshift, orchestrazione ETL e policy IAM. Questa progressione suggerisce un percorso con difficoltà crescente, ma i titoli non permettono di stabilire quanto accompagnamento riceva un principiante. La lingua indicata è l'italiano.
Prima di iniziare
- La fonte non specifica prerequisiti formali, competenze minime o modalità di verifica iniziale.
- Come preparazione suggerita dall'analisi, possono essere utili basi di Python, SQL e uso del terminale per affrontare ambienti virtuali, database e servizi cloud.
Punti forti e aspetti da verificare
Cosa emerge dal programma
- La distinzione ricorrente fra teoria, dimostrazioni pratiche ed esercitazioni rende riconoscibile il percorso proposto per diversi argomenti.
- Numerose esercitazioni sono affiancate da soluzioni esplicitamente titolate, offrendo un riferimento previsto per confrontare lo svolgimento.
- La sequenza collega storage, trasformazione, interrogazione, streaming e sicurezza, mostrando più passaggi del lavoro sui dati.
- I titoli citano attività concrete, come caricamenti S3 con Boto3, query Athena e orchestrazione con Step Functions, utili per valutare la pertinenza rispetto ai propri obiettivi.
Limiti e informazioni mancanti
- Mancano durata complessiva, carico settimanale consigliato e indicazioni sul tempo necessario per progetti ed esercitazioni.
- La descrizione promette 11 progetti su casi di business reali, ma non ne precisa qui consegne, criteri di valutazione e modalità di revisione.
- Non sono indicate date di aggiornamento o versioni degli strumenti: la presenza dei nomi nel programma non documenta l'attualità delle procedure mostrate.
- Formula di accesso, durata della disponibilità dei contenuti e inclusione dei servizi di accompagnamento non sono specificate.
Acquisto, noleggio o abbonamento?
La scheda del corso riporta 197 euro, senza specificare la formula di accesso: non è quindi possibile presentarli come prezzo d'acquisto o associarli a una durata. Il prezzo originale indicato nel catalogo è 1.870 euro; mancano però informazioni per stabilire la comparabilità fra i due importi o ricavarne uno sconto. Non sono documentati prezzi di noleggio, abbonamenti o relative condizioni, perciò non è possibile confrontarne la convenienza. La descrizione del master dichiara lezioni on-demand, incontri live settimanali e tutoring sette giorni su sette: prima di valutare economicamente la proposta, va chiarito quali servizi siano compresi nell'accesso da 197 euro. Anche eventuali costi degli ambienti cloud usati nelle esercitazioni restano da verificare.
Le domande da farsi
È adatto a chi parte da zero?
I prerequisiti e il livello non sono specificati. Sono presenti introduzioni e attività di configurazione, ma anche Spark, orchestrazione e sicurezza cloud. Una familiarità preliminare con Python e database è un consiglio di preparazione, non un requisito dichiarato.
Quanto tempo richiede il percorso?
Il catalogo conta 975 unità di contenuto, di cui 860 con video, ma non fornisce durate utilizzabili. Non è disponibile un monte ore totale e non si può ricavare il tempo necessario dal numero di lezioni. Le esercitazioni richiedono inoltre un impegno distinto dalla visione.
Quale certificazione viene rilasciata?
La descrizione dichiara una certificazione riconosciuta dallo Stato italiano e valida in Europa. I dati non precisano ente emittente, denominazione del titolo, requisiti di rilascio o riferimenti del riconoscimento. Sono elementi da verificare se il certificato incide sulla scelta.
Tutoraggio e supporto alla carriera sono compresi?
La descrizione annuncia tutoring personalizzato, incontri live e un Career Service per CV, colloqui e contatti con aziende partner. Non sono specificati calendario, modalità operative o inclusione nell'accesso associato al prezzo indicato. Non sono documentati risultati occupazionali garantiti.