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Nuovo Master in AI Prompt Engineering: da €997, −36% fino al 31 ottobre →
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// master in data engineering · area data

Diventa Data Engineer.

Padroneggia le tecnologie di data infrastructure: costruisci pipeline ETL, data warehouse e architetture cloud che alimentano i sistemi di AI e analytics.

4.9 su Trustpilot50.000+ professionisti formati
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livello
Intermedio
profondità raggiunta
durata
6-12 mesi
al tuo ritmo
formazione
400 ore
tra teoria e progetti
prerequisiti
con impegno e costanza
// per chi è

Questo master è pensato per te se...

Studenti ProfessionAI
50.000+ hanno iniziato da qui
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Vuoi un ruolo tra i più richiesti e pagati del settore tech

Le aziende cercano data engineer più di quanto il mercato riesca a formarne. È uno dei profili con maggiore gap tra domanda e offerta in Italia ed Europa, con retribuzioni tra le più alte del data world e un percorso di carriera che apre a ruoli senior molto rapidamente.

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Hai basi tecniche, anche se non sei un data engineer oggi

Vieni dallo sviluppo, dall'analisi dati, dal mondo IT o da una laurea STEM. Sai cos'è una query, hai scritto codice, ragioni in modo strutturato. Non servono prerequisiti formali: il master parte dalle fondamenta di Python, SQL e architetture dati e ti porta a costruire pipeline cloud production-grade.

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Vuoi essere chi abilita i dati, non solo chi li usa

I data engineer sono la spina dorsale di ogni team dati: senza pipeline solide, data warehouse ben progettati e infrastrutture cloud affidabili, analisti e data scientist non possono lavorare. È un ruolo tecnico, strategico e sempre più centrale nelle aziende che vogliono fare sul serio con AI e analytics.

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Cerchi competenze production-grade, non esercizi accademici

Vuoi lavorare su pipeline reali con Airflow, costruire data lake su cloud, progettare architetture che reggono il carico in produzione. Docenti che fanno questo mestiere ogni giorno in azienda, progetti su casi d'uso veri e un career service che ti accompagna fino al colloquio tecnico.

// il metodo

Usiamo l'AI per insegnarti l'intelligenza artificiale.

Un sistema che capisce dove sei e ti porta avanti solo quando sei pronto. Lezioni da dieci minuti, coach veri sette giorni su sette, DeepTest adattivo.

Lezioni teoriche brevi
acome funziona · 01 / 06

Lezioni teoriche brevi

Studi anche nei ritagli di tempo — in pausa pranzo, in treno, la sera — senza dover bloccare serate intere.

// il programma

11 corsi per diventare Data Engineer completo.

Da "parti da zero" alla produzione. Ogni corso si chiude con un project work che entra nel tuo portfolio.

Fondamenti di Python per il Data Engineering: variabili, strutture dati, funzioni, OOP e gestione dei file.

Librerie essenziali per l'analisi dati: NumPy per il calcolo numerico, Pandas per la manipolazione e Matplotlib per la visualizzazione.

Query relazionali, join avanzati, window functions e ottimizzazione su database SQL per l'analisi e la gestione dei dati aziendali.

Architetture NoSQL con MongoDB e Redis: modellazione a documenti, aggregazioni e gestione di dati non strutturati.

Tecniche di web scraping con BeautifulSoup e Scrapy per l'acquisizione automatica di dati da fonti web.

Pulizia, trasformazione e arricchimento dei dati grezzi: gestione dei valori mancanti, encoding, normalizzazione e selezione delle feature.

Algoritmi supervisionati e non supervisionati con scikit-learn: regressione, classificazione, clustering e valutazione dei modelli.

Architetture Big Data con Apache Spark e Kafka: elaborazione distribuita, streaming real-time e gestione di dataset di grandi dimensioni.

Pipeline dati su Amazon Web Services: S3, Glue, Redshift, Lambda e architetture serverless per il Data Engineering cloud-native.

Orchestrazione di pipeline dati su Microsoft Azure: Data Factory, Synapse Analytics e integrazione con l'ecosistema Microsoft.

Gestione, governance e sicurezza dei dati con Snowflake: architettura cloud-native, controllo degli accessi e data sharing.

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// gli strumenti

I tool che userai. Cliccane uno.

Lavori sugli strumenti che dominano il mercato oggi. ProfAI ti dice cosa ci farai davvero.

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Pronto quando vuoi.

Clicca uno strumento qui a fianco: ti spiego perché lo insegniamo e a cosa ti serve davvero.

// 13 strumenti nel percorso
Iscrizione

Inizia oggi. È tuo per sempre.

€2.100accesso 12 mesioppure accesso a vita a €2.890 · a rate (fino a 6 senza costi)
Con l'accesso a vita, aggiornamenti inclusi per sempre. Pagamento anche a rate.
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// i docenti
65+

Docenti che insegnano il mestiere perché lo fanno.

Professionisti attivi nel mercato, manager e specialist che ogni giorno risolvono problemi reali in azienda.

Rosaria Silipo, PhD
Rosaria Silipo, PhD
Head of Education @ ProfessionAI
insegna · Referente scientifica
Gianluca Malato
Gianluca Malato
Senior Data Scientist @ ProfessionAI
insegna · Python e Data Analysis
Mirco Miglietta
Mirco Miglietta
Senior Analytics Engineer @ Dedagroup
insegna · SQL e Analytics
Federico Ciampi
Federico Ciampi
Senior Data Scientist @ Poste Italiane
insegna · Machine Learning
Claudio Masolo
Claudio Masolo
Senior DevOps Engineer @ Nearform
insegna · Cloud e DevOps
Matteo Perico
Matteo Perico
Product Manager @ HYPE
insegna · Data Management
Riccardo Gobbo
Riccardo Gobbo
Data Scientist @ Blue BI
insegna · Sviluppo applicazioni dati
Francesco Di Francesco
Francesco Di Francesco
Product Analyst @ Immobiliare
insegna · Data Visualization
Enrico D'Urso
Enrico D'Urso
Senior ML Engineer @ Luxottica
insegna · Big Data e Spark
Giuseppe Gullo
Giuseppe Gullo
CEO @ ProfessionAI
insegna · Coding
// progetti

Non esci con la teoria. Esci con il lavoro.

11 project work su casi reali — ognuno un pezzo di portfolio che un recruiter può aprire e valutare. Qui sotto li vedi in azione: ogni scena è un progetto che imparerai a costruire.

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Pipeline · AWS

Una Pipeline AWS E2E per Analizzare Bitcoin e Monero

Progetti e implementi una pipeline end-to-end su Amazon Web Services per raccogliere, trasformare e analizzare i dati di transazione di criptovalute in tempo reale.

ETLAirflowSQL
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Inizia oggi la carriera che vuoi davvero.

Tutte le opzioni includono accesso completo al master, coach 7/7 e certificazione. Scegli come pagare.

Quando inizi
Vuoi partire subito? Si può:
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Accesso 12 mesi
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Fino a 6 rate da €350 senza interessi (con noi) · oppure fino a 24 rate da €88/mese con PayPal o HeyLight
Inizi subito · finanziamento e welfare disponibili.
  • Accesso completo al master per 12 mesi
  • Coach 7/7 incluso
  • Certificazione ICEP EU
  • Career Service completo
  • Welfare aziendale accettato
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Più scelto
Accesso a vita
€2.890€3.100
paga a rate
Fino a 6 rate da €482 senza interessi (con noi) · oppure fino a 24 rate da €121/mese con PayPal o HeyLight
Inizi subito · finanziamento e welfare disponibili.
  • Accesso a vita al master e agli aggiornamenti
  • Nuovi moduli inclusi per sempre
  • Coach 7/7 incluso
  • Certificazione ICEP EU
  • Career Service completo
  • Welfare aziendale accettato
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14 giornisoddisfatti o rimborsati
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Una professione solida si costruisce una volta. Ma l'AI non sta ferma, e nemmeno la tua carriera: nuovi modelli, nuovi strumenti, nuovi standard. Il lifetime è la parte che ti segue nel tempo e ti tiene un passo avanti, senza ricominciare da capo.

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oggi1 anno3 anni5+ anni

Le fondamenta restano tue

Le basi che costruisci nel master, il cuore della professione, non te le toglie nessuno. Sono il punto da cui riparti ogni volta.

Gli aggiornamenti ti seguono

Ogni volta che l'AI cambia, il master si aggiorna e i nuovi contenuti arrivano a te. Lungo tutta la carriera, senza pagare di nuovo.

Sempre competitivo

Mentre un corso fatto una volta invecchia, il tuo resta aggiornato. Il tuo valore sul mercato non scende nel tempo, cresce.

Cresci al tuo ritmo

Nessuna scadenza. Riprendi i contenuti quando è la carriera a chiederlo: un nuovo ruolo, un nuovo progetto, una nuova sfida.

Il master è la base. Il lifetime è quello che ti tiene in piedi mentre tutto intorno cambia.

Fino a 6 rate senza interessi le gestiamo noi; oltre, fino a 24 rate con PayPal o HeyLight. Per il credito welfare aziendale scrivici a humans@profession.ai

// le storie

50.000 persone. Una community che lavora già nell'AI.

4.9/5 · su centinaia di recensioni verificate
“Grazie alle lezioni on demand ho potuto studiare con flessibilità, senza sacrificare il mio lavoro, e con il supporto costante dei coach ho superato ogni dubbio. I contenuti sono di alta qualità, chiari anche nei concetti più complessi, e i casi pratici mi hanno aiutato ad applicare subito quanto imparato.”
Marcello BenedettiMarcello BenedettiMarketing Analyst
“Ho scelto ProfessionAI per le videolezioni da seguire quando potevo, il supporto costante 7 giorni su 7 dei coach e la suddivisione di ogni modulo in teoria, pratica ed esercitazioni, più un project work per ogni corso che costruisce il tuo portfolio personale.”
Serena SantangeloSerena SantangeloData Analyst
“Le lezioni sono state chiare, pratiche e subito applicabili al mio lavoro. Ho apprezzato il supporto costante dei coach, sempre disponibili. Grazie al master ho migliorato la qualità delle mie analisi e la mia autonomia decisionale: un investimento concreto con un impatto reale sulla carriera.”
Martina DecinaMartina DecinaFinance Analyst
“Il percorso è ben strutturato e interessante. Le lezioni teoriche sono seguite da pratica ed esercitazioni. Gli insegnanti e i tutor sono altamente competenti e bravi didatticamente, pronti a offrire spiegazioni e suggerimenti. Sono ampiamente soddisfatto della scelta!”
Paolo MinnitiPaolo MinnitiAI Engineer
“Da studente lavoratore temevo di non riuscire a gestire tempo e studio, ma il corso è così flessibile da permettermi di seguire le lezioni e completare i progetti senza stress. Programma ben strutturato, con un equilibrio perfetto tra teoria e pratica.”
Antonio SpagnuoloAntonio SpagnuoloData Scientist
“Un'esperienza profondamente arricchente. Fin dall'inizio sono rimasta colpita dalla qualità dell'insegnamento, capace di rendere accessibili anche i concetti più complessi con chiarezza, accuratezza e semplicità straordinarie.”
Valeria RaeleValeria RaeleMarketing Analyst

// guardale anche in video

// live settimanali

Master Lecture, una a settimana.

Ospiti dalle big tech alla ricerca. Scegline una e guardala in grande.

Simone Scardapane, PhD
in evidenza · 01 / 07
“Post-training e Agentic AI”
Simone Scardapane, PhD
Associate Professor @ La Sapienza Università di Roma
// certificazione

Una certificazione valida in tutta l'Unione Europea.

Rilasciata dall'Istituto di Certificazione Europea del Personale, il massimo riconoscimento in ambito extra-universitario.

  • Riconoscimento formaleAccreditata dall'ICEP, riconosciuta dalle aziende europee.
  • Validità europeaTitolo valido in tutta l'UE grazie allo standard internazionale ICEP.
  • Crediti formativiIl percorso rilascia crediti per l'aggiornamento professionale.
valida in 27 paesi dell'Unione Europea
ICEP
EU
ISTITUTO DI CERTIFICAZIONE EUROPEA DEL PERSONALE
Certificazione delle Competenze
Il tuo nome
Data Engineering
★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
ProfessionAI
ICEP
// riconoscimento universitario
Polo Tecnologico Universitario in collaborazione con IUL, ateneo telematico riconosciuto dal MUR. Questo master rilascia una certificazione con riconoscimento universitario.
Polo UniversitarioIUL · MURriconoscimento universitario
// career service

Non ti lasciamo al traguardo. Ti portiamo al lavoro.

Un percorso che parte dal CV e finisce dove conta: un'offerta di lavoro vera.

Studenti e aziende a un evento ProfessionAI
// dove studenti e aziende si incontrano
step 01

CV personalizzato

Un CV 1-to-1 che supera i filtri ATS e cattura i recruiter di Data e AI.

step 02

Profilo LinkedIn

Una vetrina che attira opportunità invece di inseguirle.

step 03

Colloqui tecnici

Simulazioni reali su casi di data, con feedback strutturato.

step 04

Network aziendale

Accesso alle aziende partner che cercano i nostri profili.

→ risultato
L'offerta di lavoro.

Ti mettiamo in contatto con aziende interessate ad assumerti.

// welfare aziendale

Pagalo col welfare della tua azienda.

Puoi coprire il master interamente con il credito welfare. Clicca il tuo provider e controlla.

Seleziona il tuo provider welfare per verificare la copertura.
Il tuo provider non è tra questi? Lavoriamo anche con altre piattaforme welfare: verifichiamo insieme la copertura.
// perché noi
50.000+
professionisti e studenti hanno scelto la prima AI Academy d'Italia.
2017
prima ai academy in italia
650k+
ore di formazione
4.9/5
valutazione media
65+
docenti esperti
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// faq

Hai una domanda? Chiedila a ProfAI.

A chi vuole progettare l'infrastruttura su cui lavorano analisti e data scientist: pipeline, data warehouse, data lake e architetture in cloud. Tipicamente arriva dallo sviluppo, dall'analisi dati, dal mondo IT o da una laurea STEM, sa cos'è una query e ha già scritto codice. Non servono prerequisiti formali: il percorso parte dalle fondamenta di Python, SQL e architetture dati.
No, la laurea non è richiesta. Il Master in Data Engineering parte dalle basi e si può affrontare anche senza esperienza tecnica, con impegno e costanza.
400 ore tra teoria e progetti, da completare in 6-12 mesi al proprio ritmo. Le lezioni sono on-demand e durano circa 10 minuti ciascuna, quindi si studiano anche nei ritagli di tempo.
Il percorso è fatto di 11 corsi: Programmazione con Python, Strumenti per l'elaborazione dei dati con Python, SQL per l'Elaborazione dei Dati, NoSQL per l'Elaborazione dei Dati, Scraping di siti web con Python, Data Preprocessing e Feature Engineering, Fondamenti di Machine Learning, Tecnologie e Principi per i Big Data, Data Engineering in Cloud con AWS, Data Engineering in Cloud con Azure Data Factory e Data Management e Security con Snowflake. Gli strumenti sono quelli usati in azienda: Python, SQL e NoSQL, AWS, Azure Data Factory, Snowflake e le tecnologie per i big data.
Il Data Engineer costruisce e mantiene l'infrastruttura che raccoglie, pulisce e rende disponibili i dati; il Data Scientist li usa per costruire modelli predittivi. Il primo lavora su pipeline, data warehouse, data lake e cloud; il secondo su statistica, machine learning e deep learning. Senza il lavoro del Data Engineer, analisti e data scientist non hanno dati affidabili su cui lavorare. I due percorsi esistono anche insieme, come doppio master.
11, uno per ogni corso, tutti su casi aziendali e tutti nel tuo portfolio. Alcuni esempi: analisi dell'andamento degli indici azionari S&P 500 ed EURO STOXX, previsione della progressione del diabete in pazienti a rischio, una Pipeline AWS E2E per Analizzare Bitcoin e Monero, pre-processing di un dataset di rilevazione del tumore al seno e gestione dei dati dei pazienti di un ospedale.
2.100 € con accesso per 12 mesi, oppure 2.890 € con accesso a vita e tutti gli aggiornamenti futuri inclusi. Si può pagare fino a 6 rate senza interessi direttamente con ProfessionAI, fino a 24 rate con PayPal o HeyLight, e con il welfare aziendale.
Ogni corso rilascia un attestato di completamento, quindi 11 in tutto. Al termine del master si può sostenere un esame online per la Certificazione delle Competenze rilasciata dall'Istituto di Certificazione Europea del Personale (ICEP), valida in tutta l'Unione Europea.
Sì, è incluso. Un Career Advisor lavora con te in sessioni individuali su CV, profilo LinkedIn e portfolio; gli Hiring Specialist ti preparano ai colloqui, con una simulazione di colloquio tecnico one-to-one; chi completa il percorso con buoni risultati entra nella rete di professionisti che ProfessionAI mette in contatto con le aziende partner.
Coach umani disponibili 7 giorni su 7 in chat, sessioni live settimanali e ProfAI, il tutor basato sull'intelligenza artificiale attivo 24 ore su 24.
No, tutt'altro! L'intelligenza artificiale non sostituirà il Data Engineer: ne aumenta la domanda. Sono proprio i sistemi di AI e analytics ad aver bisogno di pipeline solide, dati puliti e infrastrutture scalabili per funzionare. L'AI può aiutare a scrivere codice o ottimizzare query, ma progettare architetture affidabili, garantire qualità e governance dei dati e far reggere i sistemi in produzione resta un lavoro profondamente ingegneristico e umano. Il nostro Master ti forma a costruire le fondamenta su cui poggia ogni progetto data-driven, usando l'AI come acceleratore.
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A chi è rivolto il Master in Data Engineering?
A chi vuole progettare l'infrastruttura su cui lavorano analisti e data scientist: pipeline, data warehouse, data lake e architetture in cloud. Tipicamente arriva dallo sviluppo, dall'analisi dati, dal mondo IT o da una laurea STEM, sa cos'è una query e ha già scritto codice. Non servono prerequisiti formali: il percorso parte dalle fondamenta di Python, SQL e architetture dati.
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Indeciso fra i due? Data Engineer vs Data Scientist: il confronto completo →

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