Databricks es un motor de análisis unificado para big data y aprendizaje automático, fundado por los creadores de Apache Spark. Es ampliamente utilizado por numerosas empresas para el procesamiento y análisis de datos. Según Gartner, Databricks es líder en el mercado de plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático.
Apache Spark es un framework popular para big data y aprendizaje automático, y existe una gran demanda de profesionales con habilidades en este framework. Sin embargo, se necesitan candidatos más cualificados para cubrir estos puestos. La demanda de estos profesionales seguirá siendo alta a medida que crezca el mercado del big data.
Puedes prepararte para el big data y el aprendizaje automático obteniendo una certificación en Apache Spark. Esta certificación puede demostrar tus conocimientos y experiencia en el uso de Spark para el procesamiento y análisis de datos. También puede ayudarte a identificar tus fortalezas y debilidades en Spark y a mejorar tus habilidades en consecuencia.
En este blog, compartiremos todo lo que necesitas sobre esta certificación, cómo puede impulsar tu carrera, qué habilidades y responsabilidades requiere, y mucho más.
El examen de certificación Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark evalúa el conocimiento de la API Spark DataFrame y la habilidad para usarla en tareas básicas de manipulación de datos dentro de una sesión de Spark. Estas tareas incluyen seleccionar, renombrar y manipular columnas; filtrar, eliminar, ordenar y agregar filas; gestionar datos faltantes; combinar, leer, escribir y particionar DataFrames con esquemas; y trabajar con UDF y funciones SQL de Spark. Además, el examen evalúa los fundamentos de la arquitectura Spark, como los modos de ejecución/implementación, la jerarquía de ejecución, la tolerancia a fallos, la recolección de elementos no utilizados y la difusión. Quienes aprueben este examen de certificación demostrarán su capacidad para realizar tareas básicas de Spark DataFrame utilizando Python o Scala.
El examen de certificación Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark tiene el siguiente formato y requisitos: Duración: Dispondrá de dos horas para completar el examen.
Preguntas: El examen consta de 60 preguntas de opción múltiple que cubren los siguientes temas de alto nivel: Conceptos de la arquitectura de Apache Spark: 17 % (10/60); Aplicaciones de la arquitectura de Apache Spark: 11 % (7/60); Aplicaciones de la API de Apache Spark DataFrame: 72 % (43/60).
Costo: El costo del examen es de $200 por intento. Puede repetir el examen tantas veces como desee, pero debe pagar la tarifa por cada intento.
Apache Spark es un marco de datos extenso, robusto, escalable y versátil que puede realizar operaciones por lotes, streaming y análisis. Es ampliamente utilizado por muchas organizaciones para el procesamiento y análisis de datos. Databricks, fundada por los creadores originales de Apache Spark, es una plataforma de análisis unificada que aprovecha Spark para big data y aprendizaje automático. Obtener la certificación en Apache Spark puede ayudarle a demostrar sus habilidades y conocimientos utilizando este marco y plataforma. También puede darle una ventaja en la industria del big data y abrirle muchas oportunidades profesionales.
Muchas empresas líderes como Adobe, Yahoo, Amazon y otras utilizan Spark por su alto rendimiento y fiabilidad. Esto significa que existe una gran demanda de desarrolladores de Spark en diversos ámbitos de la industria del big data. Los desarrolladores de Spark son responsables de crear aplicaciones o soluciones de procesamiento de datos a gran escala utilizando Spark. También necesitan optimizar el rendimiento de las aplicaciones Spark y solucionar cualquier problema que surja durante el desarrollo y la implementación. Según Indeed.com, existen más de 6000 puestos de trabajo para desarrolladores de Spark en EE. UU. y más de 6000 puestos de trabajo que requieren habilidades de Spark en India.
Un desarrollador de Apache Spark es un desarrollador de software o un destacado desarrollador de datos especializado en el uso del framework Apache Spark para crear aplicaciones o soluciones de procesamiento de datos. Necesita comprender bien los sistemas distribuidos y las tecnologías de big data. También necesita saber cómo crear un flujo de trabajo de procesamiento de datos para gestionar las cinco V del big data: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor, y escribir código fácil de mantener. Python, Java y Scala son los lenguajes esenciales para los desarrolladores de Apache Spark.
Para convertirse en un desarrollador exitoso de Apache Spark, necesita dominar las siguientes habilidades: Se requiere dominio de uno o más lenguajes de programación de alto nivel, como Python, Java, R y Scala. Debe usar estos lenguajes para escribir aplicaciones Spark eficientes y optimizadas. Conocimiento y experiencia en componentes de Spark, como SparkSQL, SparkMLib, Spark GraphX, SparkR y Spark Streaming. Debe usar estas API de Spark para resolver problemas empresariales reales y crear soluciones Spark. Comprensión de tecnologías de big data, como Hadoop, HDFS, Hive y HBase, e integración con aplicaciones Apache Spark. Conocimiento práctico de S3, Cassandra o DynamoDB. Sólida comprensión de sistemas distribuidos y sus conceptos clave, como particionamiento, replicación, consistencia y consenso. Comprensión de la integración de bases de datos SQL (Microsoft, Oracle, Postgres o MySQL).
¿Cuáles son las funciones y responsabilidades de un desarrollador de Apache Spark?
Un desarrollador de Apache Spark es responsable de crear, mantener y actualizar aplicaciones utilizando la plataforma de código abierto Spark. Trabaja con diversos componentes del ecosistema Spark, como Spark SQL, DataFrames, conjuntos de datos y streaming. Algunas de las funciones y responsabilidades críticas de un desarrollador de Apache Spark son: Diseñar y desarrollar canales de procesamiento de datos eficientes y escalables utilizando Apache Spark. Escribir y probar el código de la aplicación Apache Spark en Scala, Python o Java para implementar diversas tareas de procesamiento de datos. Crear trabajos de Spark/Scala para agregar y transformar datos. Optimizar los trabajos de Apache Spark para mejorar el rendimiento y reducir el tiempo de ejecución. Desarrollar y mantener clústeres de Apache Spark. Generar pruebas unitarias para los métodos de ayuda y transformación de Spark. Desarrollar software, servicios y componentes de análisis en Java, Apache Spark, Kafka, Storm, Redis y otras tecnologías asociadas como Hadoop y Zookeeper. Ejecutar datos en SQL distribuido, crear pipelines de datos, cargar datos en bases de datos, usar algoritmos prácticos de aprendizaje automático en un conjunto de datos determinado, garantizando una escalabilidad óptima, trabajar con gráficos o flujos de datos, etc. Colaborar con equipos multifuncionales para integrar aplicaciones y soluciones Apache Spark en la arquitectura general del sistema.
La certificación Databricks Certified Associate Developer para Apache Spark es una credencial valiosa para cualquiera que desee demostrar sus conocimientos y habilidades en el uso de la API Spark DataFrame para el procesamiento y análisis de big data.
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P. ¿Cuáles son los beneficios de obtener la certificación Databricks Spark? R. La certificación Databricks Spark es una prestigiosa credencial que demuestra su experiencia en el uso de las API de Data Frame y la implementación de soluciones de ingeniería de datos. Demuestra su competencia en Apache Spark, un potente marco de procesamiento y análisis de big data.
P. ¿Qué tipo de lenguaje SQL admite Databricks? R. Databricks utiliza principalmente Spark SQL para ejecutar consultas SQL y aprovechar su funcionalidad. Spark SQL proporciona una interfaz unificada que integra las consultas SQL con las capacidades de computación distribuida de Spark.
P. ¿Cuál es la validez de la certificación Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark? R. La certificación Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark tiene una validez de dos años a partir de la fecha de aprobación del examen de certificación. Después de dos años, debe renovar la certificación para mantenerla vigente.
P. ¿Necesito saber Python para presentar el examen Databricks Certified Data Analyst Associate? R. Si bien Python no es un requisito específico para el examen Databricks Certified Data Analyst Associate, es muy recomendable tener conocimientos prácticos de Python. Los cuadernos de Databricks son compatibles con Python, y tener conocimientos de Python puede mejorar su capacidad para realizar análisis de datos y aprovechar sus bibliotecas y herramientas dentro del entorno de Databricks.
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