Databricks est un moteur d'analyse unifié pour le Big Data et le Machine Learning, fondé par les créateurs d'Apache Spark. Il est largement utilisé par de nombreuses entreprises pour le traitement et l'analyse des données. Selon Gartner, Databricks est un leader sur le marché des plateformes de science des données et de Machine Learning.
Apache Spark est un framework populaire pour le Big Data et le Machine Learning, et la demande de professionnels maîtrisant ce framework est forte. Cependant, il est nécessaire de recruter davantage de candidats qualifiés pour pourvoir ces postes. Ce besoin restera élevé à mesure que le marché du Big Data se développera.
Vous pouvez vous préparer au Big Data et au Machine Learning en obtenant une certification Apache Spark. Cette certification atteste de vos connaissances et de votre expertise dans l'utilisation de Spark pour le traitement et l'analyse des données. Elle vous permet également d'identifier vos points forts et vos points faibles et d'améliorer vos compétences en conséquence.
Dans cet article, nous vous présenterons tout ce que vous devez savoir sur cette certification : comment elle peut dynamiser votre carrière, les compétences et responsabilités requises, et bien plus encore.
L'examen de certification Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark évalue les connaissances de l'API Spark DataFrame et la capacité à l'utiliser pour des tâches de manipulation de données de base au sein d'une session Spark. Ces tâches comprennent la sélection, le renommage et la manipulation de colonnes ; le filtrage, la suppression, le tri et l'agrégation de lignes ; la gestion des données manquantes ; la combinaison, la lecture, l'écriture et le partitionnement de DataFrames avec des schémas ; et l'utilisation des UDF et des fonctions Spark SQL. De plus, l'examen évalue les fondamentaux de l'architecture Spark, tels que les modes d'exécution/de déploiement, la hiérarchie d'exécution, la tolérance aux pannes, le ramasse-miettes et la diffusion. Les candidats qui réussissent cet examen de certification démontrent leur capacité à effectuer des tâches de base avec Spark DataFrame en utilisant Python ou Scala.
L'examen de certification Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark présente le format et les exigences suivants :
Durée : Vous disposez de deux heures pour passer l'examen.
Questions : L'examen comporte 60 questions à choix multiples portant sur les thèmes suivants : Concepts d'architecture Apache Spark – 17 % (10/60) ; Applications d'architecture Apache Spark – 11 % (7/60) ; Applications de l'API DataFrame Apache Spark – 72 % (43/60).
Coût : Les frais d'examen s'élèvent à 200 $ par tentative. Vous pouvez repasser l'examen autant de fois que vous le souhaitez, mais vous devrez vous acquitter des frais pour chaque tentative.
Apache Spark est un framework de données robuste, évolutif et polyvalent capable d'effectuer des opérations par lots, en flux continu et analytiques. Il est largement utilisé par de nombreuses organisations pour le traitement et l'analyse des données. Databricks, fondée par les créateurs d'Apache Spark, est une plateforme d'analyse unifiée qui exploite Spark pour le Big Data et l'apprentissage automatique. Obtenir la certification Apache Spark vous permet de démontrer vos compétences et vos connaissances sur ce framework et cette plateforme. Elle peut également vous donner un avantage concurrentiel dans le secteur du Big Data et vous ouvrir de nombreuses perspectives de carrière.
De nombreuses entreprises de premier plan, telles qu'Adobe, Yahoo, Amazon et bien d'autres, utilisent Spark pour ses hautes performances et sa fiabilité. Il en résulte une forte demande de développeurs Spark dans divers domaines du secteur du Big Data. Les développeurs Spark sont chargés de concevoir des applications ou des solutions de traitement de données à grande échelle à l'aide de Spark. Ils doivent également optimiser les performances des applications Spark et résoudre les problèmes rencontrés lors du développement et du déploiement. Selon Indeed.com, on compte plus de 6 000 offres d'emploi de développeur Spark aux États-Unis et autant en Inde.
Un développeur Apache Spark est un développeur logiciel ou un développeur de données expérimenté, spécialisé dans l'utilisation du framework Apache Spark pour concevoir des applications ou des solutions de traitement de données. Il doit maîtriser les systèmes distribués et les technologies du Big Data. Il doit également savoir créer un pipeline de traitement de données capable de gérer les cinq V du Big Data (volume, vélocité, variété, véracité et valeur) et écrire du code maintenable. Python, Java et Scala sont les langages essentiels pour les développeurs Apache Spark.
Pour devenir un développeur Apache Spark performant, vous devez maîtriser les compétences suivantes :
La maîtrise d'au moins un langage de programmation de haut niveau, comme Python, Java, R ou Scala, est indispensable. Vous devrez utiliser ces langages pour écrire des applications Spark performantes et optimisées.
Vous devez posséder des connaissances et une expertise des composants Spark, tels que SparkSQL, SparkMLib, Spark GraphX, SparkR et Spark Streaming. Vous devrez utiliser ces API Spark pour résoudre des problèmes métier concrets et concevoir des solutions Spark.
Vous devez comprendre les technologies Big Data, telles que Hadoop, HDFS, Hive et HBase, et savoir les intégrer aux applications Apache Spark.
Vous devez avoir une bonne connaissance pratique de S3, Cassandra ou DynamoDB.
Vous devez posséder une solide compréhension des systèmes distribués et de leurs concepts clés, tels que le partitionnement, la réplication, la cohérence et le consensus.
Vous devez comprendre l'intégration des bases de données SQL (Microsoft, Oracle, PostgreSQL et/ou MySQL).
Le développeur Apache Spark est responsable de la conception, de la maintenance et de la mise à jour des applications utilisant la plateforme open source Spark. Il travaille avec différents composants de l'écosystème Spark, tels que Spark SQL, les DataFrames, les Datasets et le streaming. Voici quelques-unes de ses principales missions :
Concevoir et développer des pipelines de traitement de données efficaces et évolutifs avec Apache Spark.
Écrire et tester le code d'applications Apache Spark en Scala, Python ou Java pour implémenter diverses tâches de traitement de données.
Créer des tâches Spark/Scala pour agréger et transformer les données.
Optimiser les tâches Apache Spark pour améliorer les performances et réduire le temps d'exécution.
Développer et maintenir des clusters Apache Spark.
Générer des tests unitaires pour les fonctions d'assistance et les méthodes de transformation Spark.
Développer des logiciels, des services et des composants analytiques en Java, Apache Spark, Kafka, Storm, Redis et d'autres technologies associées comme Hadoop et Zookeeper. Exécution de données sur SQL distribué, création de pipelines de données, chargement de données dans des bases de données, utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pratiques sur un ensemble de données donné tout en garantissant une scalabilité optimale, manipulation de graphes ou de flux de données, etc.
Collaboration avec des équipes pluridisciplinaires pour intégrer des applications et des solutions Apache Spark à l'architecture système globale.
La certification Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark est une qualification précieuse pour toute personne souhaitant démontrer ses connaissances et ses compétences dans l'utilisation de l'API Spark DataFrame pour le traitement et l'analyse du Big Data.
Si vous souhaitez passer cet examen de certification et recherchez un centre d'examen par procuration fiable, vous êtes au bon endroit. Chez CBT Proxy, nous aidons les professionnels de l'informatique à atteindre leurs objectifs de certification depuis plus de 10 ans. Pour en savoir plus sur la certification Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark, contactez-nous via le chat. Nous vous guiderons.
Q. Quels sont les avantages de la certification Databricks Spark ?
R. La certification Databricks Spark est une certification prestigieuse qui atteste de votre expertise dans l'utilisation des API DataFrame et la mise en œuvre de solutions d'ingénierie des données. Elle prouve votre maîtrise d'Apache Spark, un puissant framework de traitement et d'analyse du Big Data.
Q. Quel langage SQL Databricks prend-il en charge ?
R. Databricks utilise principalement Spark SQL pour exécuter des requêtes SQL et exploiter ses fonctionnalités. Spark SQL fournit une interface unifiée qui intègre les requêtes SQL aux capacités de calcul distribué de Spark.
Q. Quelle est la durée de validité de la certification Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark ?
R. La certification Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark est valable deux ans à compter de la date de réussite de l'examen. Au terme de cette période, vous devrez renouveler votre certification pour la maintenir.
Q. Dois-je connaître Python pour passer l'examen Databricks Certified Data Analyst Associate ?
R. Bien que Python ne soit pas explicitement requis pour l'examen Databricks Certified Data Analyst Associate, une bonne connaissance de ce langage est fortement recommandée. Les notebooks Databricks prennent en charge Python, et la maîtrise de Python peut améliorer votre capacité à effectuer des analyses de données et à exploiter ses bibliothèques et outils au sein de l'environnement Databricks.
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