// un esempio
Un'azienda ha i dati di vendita sparsi in tre sistemi diversi e li vuole tutti in un unico posto, aggiornati ogni mattina.
Nessuno può analizzare dati che non arrivano: prima serve la strada che li porta.
Estrae i dati dalle tre fonti: API, file CSV e database
Li pulisce, li unisce e toglie i duplicati
Li carica in un data warehouse, pronti per chi li analizza
Fa girare tutto da solo ogni notte, e lo tiene sotto controllo
Un'azienda vuole sapere quali clienti stanno per andarsene, prima che succeda.
Con i dati in ordine, serve un modello che impari dallo storico e preveda.
Esplora lo storico dei clienti e sceglie le informazioni utili
Addestra un modello di machine learning
Verifica quanto è affidabile su clienti che non ha mai visto
Consegna la lista dei clienti a rischio nei prossimi 30 giorni
// punto per punto
I due master hanno 3 corsi in comune. RAL lorda annua in Italia, fonti Glassdoor, SalaryExplorer, Jobiri 2025–2026: varia per esperienza, settore e dimensione aziendale.
// quale scegliere
Se ti piace costruire sistemi che funzionano da soli, guarda alla Data Engineering. Se ti incuriosisce far prevedere qualcosa ai dati, alla Data Science. Chi li vuole entrambi può farli in sequenza, con il doppio master.
Doppio Master in Data Science & Data Engineering · 600 ore · 3.100 €, 1.100 € in meno dei due separati
// domande
Il Data Engineer costruisce le pipeline che portano i dati dove servono, puliti e ogni giorno. Il Data Scientist li usa per costruire modelli che prevedono.
Un'azienda ha i dati di vendita sparsi in tre sistemi diversi e li vuole tutti in un unico posto, aggiornati ogni mattina. Nessuno può analizzare dati che non arrivano: prima serve la strada che li porta. È un lavoro da Data Engineer: estrae i dati dalle tre fonti: API, file CSV e database; li pulisce, li unisce e toglie i duplicati; li carica in un data warehouse, pronti per chi li analizza; fa girare tutto da solo ogni notte, e lo tiene sotto controllo. Un'azienda vuole sapere quali clienti stanno per andarsene, prima che succeda. Con i dati in ordine, serve un modello che impari dallo storico e preveda. È un lavoro da Data Scientist: esplora lo storico dei clienti e sceglie le informazioni utili; addestra un modello di machine learning; verifica quanto è affidabile su clienti che non ha mai visto; consegna la lista dei clienti a rischio nei prossimi 30 giorni.
Il Data Engineer lavora con Python, SQL e NoSQL, Spark e il cloud di AWS, Azure e Snowflake: costruisce le pipeline che raccolgono, puliscono e caricano i dati, e fa in modo che girino da sole. È un lavoro da ingegnere del software, applicato ai dati. Il Data Scientist lavora con Python, R e la statistica: prepara i dati, addestra modelli di machine learning e deep learning, ne misura l'affidabilità. È un lavoro più analitico, e la matematica pesa di più.
Se ti piace costruire sistemi che funzionano da soli, guarda alla Data Engineering. Se ti incuriosisce far prevedere qualcosa ai dati, alla Data Science. Chi li vuole entrambi può farli in sequenza, con il doppio master.
In Italia un Data Engineer ha una RAL lorda annua fra 32 e 60 mila euro, un Data Scientist fra 35 e 75 mila euro. Le fasce variano per esperienza, settore e dimensione dell'azienda (fonti: Glassdoor, SalaryExplorer, Jobiri, 2025–2026).
Il Master in Data Engineering è di livello intermedio, dura 400 ore in 6-12 mesi e costa 2.100 € con accesso per 12 mesi o 2.890 € a vita. Il Master in Data Science è di livello intermedio, dura 400 ore in 6-12 mesi e costa 2.100 € per 12 mesi o 2.890 € a vita.
Sì, con il Doppio Master in Data Science & Data Engineering: 600 ore in 18 mesi, 15 corsi, a 3.100 € con accesso per 12 mesi, cioè 1.100 € in meno rispetto ai due master comprati separatamente.
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