Databricks es un motor de análisis unificado para big data y aprendizaje automático fundado por los creadores de Apache Spark. Es ampliamente utilizado por muchas empresas para el procesamiento y análisis de datos. Según Gartner, Databricks es líder en el mercado de plataformas de aprendizaje automático y ciencia de datos.
Apache Spark es un marco popular para big data y aprendizaje automático, y existe una gran demanda de profesionales con habilidades en este marco. Sin embargo, existe la necesidad de candidatos más calificados para ocupar estos puestos. La necesidad de tales profesionales seguirá siendo alta a medida que crezca el mercado de big data.
Puede prepararse para big data y aprendizaje automático al obtener una certificación en Apache Spark. La certificación Apache Spark puede demostrar su conocimiento y experiencia en el uso de Spark para el procesamiento y análisis de datos. También puede ayudarlo a identificar sus fortalezas y debilidades en Spark y mejorar sus habilidades en consecuencia.
En este blog, compartiremos todo lo que necesita sobre esta certificación, cómo puede impulsar su carrera, qué habilidades y responsabilidades requiere, y mucho más.
¿Qué es la certificación de desarrollador asociado certificado de Databricks para Apache Spark?
El examen de certificación de desarrollador asociado certificado de Databricks para Apache Spark mide el conocimiento de la API Spark DataFrame y la habilidad para usar la API Spark DataFrame para tareas básicas de manipulación de datos dentro de una sesión de Spark. Estas tareas implican seleccionar, renombrar y manipular columnas; filtrar, descartar, clasificar y agregar filas; manejo de datos faltantes; combinar, leer, escribir y particionar tramas de datos con esquemas; y trabajar con funciones UDF y Spark SQL. Además, el examen evalúa los fundamentos de la arquitectura Spark, como los modos de ejecución/implementación, la jerarquía de ejecución, la tolerancia a fallas, la recolección de basura y la transmisión. Las personas que aprueban este examen de certificación demuestran su capacidad para realizar tareas básicas de Spark DataFrame utilizando Python o Scala.
Detalles del examen
El examen de certificación de desarrollador asociado certificado de Databricks para Apache Spark tiene el siguiente formato y requisitos: Duración: Tendrá 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 arquitectura de Apache Spark: 17 % (10/60); Aplicaciones de arquitectura Apache Spark: 11 % (7/60); Aplicaciones API Apache Spark DataFrame: 72 % (43/60).
Costo: La tarifa del examen es de $ 200 por intento. Puede volver a tomar el examen tantas veces como quiera, pero debe pagar la tarifa por cada intento.
¿Por qué certificarse en Apache Spark?
Apache Spark es un marco de datos amplio, robusto, escalable y versátil que puede realizar operaciones por lotes, de transmisión y de 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 ayudarlo a demostrar sus habilidades y conocimientos utilizando este marco y plataforma. También puede brindarle una ventaja en la industria de big data y abrir muchas oportunidades profesionales.
¿Oportunidades laborales con la certificación Databricks Apache Spark?
Muchas de las principales empresas como Adobe, Yahoo, Amazon y otras utilizan Spark por su alto rendimiento y confiabilidad. Esto significa que existe una gran demanda de desarrolladores de Spark en varios dominios de la industria de 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 de Spark y solucionar cualquier problema que surja durante el desarrollo y la implementación. Según Indeed.com, hay más de 6000 trabajos de desarrollador de Spark en los EE. UU. y más de 6000 trabajos que requieren habilidades de Spark en la India.
¿Quién es un desarrollador de Apache Spark?
Un desarrollador de Apache Spark es un desarrollador de software o un destacado desarrollador de datos que se especializa en el uso del marco Apache Spark para crear aplicaciones o soluciones de procesamiento de datos. Necesitan comprender bien los sistemas distribuidos y las tecnologías de big data. También necesitan saber cómo crear una canalización de procesamiento de datos para manejar las cinco V. de big data (volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor) y escribir código mantenible. Python, Java y Scala son los lenguajes esenciales para los desarrolladores de Apache Spark.
¿Cuáles son las habilidades requeridas para Apache Spark Developer?
Para convertirse en un exitoso desarrollador de Apache Spark, debe dominar las siguientes habilidades: Se requiere competencia en 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 Spark, como SparkSQL, SparkMLib, Spark GraphX, SparkR y Spark Streaming. Debe usar estas API de Spark para resolver problemas comerciales del mundo real y crear soluciones de Spark. Comprender las tecnologías de big data, como Hadoop, HDFS, Hive y HBase, e integrarlas con las aplicaciones Apache Spark. Conocimiento práctico de S3, Cassandra o DynamoDB. Fuerte comprensión de los sistemas distribuidos y sus conceptos clave, como partición, replicación, consistencia y consenso. Comprensión de la integración de bases de datos SQL (Microsoft, Oracle, Postgres y/o MySQL).
¿Cuáles son las funciones y responsabilidades de un desarrollador de Apache Spark?
Apache Spark Developer es responsable de crear, mantener y actualizar aplicaciones utilizando la plataforma de código abierto Spark. Trabajan con varios componentes del ecosistema de Spark, como Spark SQL, DataFrames, Datasets y streaming. Algunas de las funciones y responsabilidades críticas de un desarrollador de Apache Spark son: Diseño y desarrollo de canalizaciones de procesamiento de datos eficientes y escalables con Apache Spark. Escribir y probar el código de la aplicación Apache Spark en Scala, Python o Java para implementar varias tareas de procesamiento de datos. Crear trabajos de Spark/Scala para agregar y transformar datos. Optimización de trabajos de Apache Spark para mejorar el rendimiento y reducir el tiempo de ejecución. Desarrollo y mantenimiento de clústeres de Apache Spark. Generación de pruebas unitarias para los métodos auxiliares y de transformaciones de Spark. Desarrollo de software, servicios y componentes analíticos en Java, Apache Spark, Kafka, Storm, Redis y otras tecnologías asociadas como Hadoop y Zookeeper. Ejecutar datos en SQL distribuido, crear canalizaciones de datos, cargar datos en bases de datos, usar algoritmos prácticos de aprendizaje automático en un conjunto de datos determinado y garantizar una escalabilidad óptima, trabajar con gráficos o flujos de datos, etc. Colaborar con equipos multifuncionales para integrar aplicaciones y soluciones de Apache Spark en la arquitectura general del sistema.
En resumen
La certificación de desarrollador asociado certificado de Databricks para Apache Spark es una credencial valiosa para cualquier persona que quiera 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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Preguntas frecuentes
P. ¿Cuáles son los beneficios de obtener la certificación Databricks Spark? R. La certificación Databricks Spark es una credencial prestigiosa que demuestra su experiencia en el uso de las API de marcos de datos y la implementación de soluciones de ingeniería de datos. Demuestra su competencia en Apache Spark, un poderoso marco de análisis y procesamiento de big data.
P. ¿Qué tipo de lenguaje SQL admite Databricks? R. Databricks usa principalmente Spark SQL para ejecutar consultas SQL y aprovechar su funcionalidad. Spark SQL proporciona una interfaz unificada que integra consultas SQL con las capacidades informáticas distribuidas de Spark.
P. ¿Por cuánto tiempo es válida la certificación de desarrollador asociado certificado de Databricks para Apache Spark? R. La certificación de desarrollador asociado certificado de Databricks para Apache Spark es válida durante dos años a partir de la fecha de aprobación del examen de certificación. Después de dos años, debe volver a certificarse para mantener su certificación válida.
P. ¿Necesito saber Python para realizar el examen de asociado de analista de datos certificado de Databricks? R. Si bien Python no se requiere explícitamente para el examen de asociado de analista de datos certificado de Databricks, se recomienda encarecidamente tener un conocimiento práctico de Python. Los cuadernos de Databricks son compatibles con Python, y tener habilidades de Python puede mejorar su capacidad para realizar análisis de datos y aprovechar sus bibliotecas y herramientas dentro del entorno de Databricks.
