Modulo 1: Introduzione al Data Engineering
Lezione 1 - Ruolo e importanza del Data Engineering
Lezione 2 - Concetti fondamentali di Data Engineering
Lezione 3 - Strumenti e tecnologie utilizzate nel Data Engineering
Lezione 4 - Processi e metodologie nel Data Engineering
Lezione 5 - Best practices nel Data Engineering

Modulo 2: Architettura dei Dati
Lezione 1 - Data Warehouse e Data Lake
Lezione 2 - Architettura a microservizi
Lezione 3 - Gestione dei metadati
Lezione 4 - Data governance e data quality
Lezione 5 - Scalabilità e performance nell\'architettura dei dati

Modulo 3: Strumenti per il Data Engineering
Lezione 1 - NoSQL databases
Lezione 2 - Apache Hadoop
Lezione 3 - Apache Spark
Lezione 4 - Strumenti di data integration
Lezione 5 - Strumenti di data visualization

Modulo 4: Elaborazione e analisi dei dati
Lezione 1 - Data preprocessing
Lezione 2 - Data modeling
Lezione 3 - Data mining
Lezione 4 - Machine learning per il Data Engineering
Lezione 5 - Analisi dei dati in tempo reale

Modulo 5: Gestione dei Progetti di Data Engineering
Lezione 1 - Pianificazione e sviluppo di un progetto di Data Engineering
Lezione 2 - Budgeting e risorse necessarie per un progetto di Data Engineering
Lezione 3 - Gestione del team e comunicazione
Lezione 4 - Monitoraggio e ottimizzazione del progetto
Lezione 5 - Gestione dei rischi nel Data Engineering

Nota: Ogni modulo prevede la presenza di esercitazioni pratiche e casi di studio per applicare i concetti appresi durante le lezioni.