Databricks è un motore di analisi unificato per big data e machine learning, fondato dai creatori di Apache Spark. È ampiamente utilizzato da molte aziende per l'elaborazione e l'analisi dei dati. Secondo Gartner, Databricks è leader nel mercato delle piattaforme di data science e machine learning.
Apache Spark è un framework popolare per big data e machine learning, e c'è una forte domanda di professionisti con competenze in questo ambito. Tuttavia, c'è bisogno di candidati più qualificati per ricoprire queste posizioni. La domanda di tali professionisti rimarrà elevata con la crescita del mercato dei big data.
Puoi prepararti per big data e machine learning conseguendo una certificazione in Apache Spark. La certificazione Apache Spark può dimostrare la tua conoscenza e competenza nell'utilizzo di Spark per l'elaborazione e l'analisi dei dati. Può anche aiutarti a identificare i tuoi punti di forza e di debolezza in Spark e a migliorare le tue competenze di conseguenza.
In questo blog, condivideremo tutto ciò che ti serve su questa certificazione, come può dare una spinta alla tua carriera, quali competenze e responsabilità richiede e molto altro ancora.
L'esame di certificazione Databricks Certified Associate Developer per Apache Spark valuta la conoscenza dell'API Spark DataFrame e la capacità di utilizzarla per attività di base di manipolazione dei dati all'interno di una sessione Spark. Queste attività includono la selezione, la rinominazione e la manipolazione di colonne; il filtraggio, l'eliminazione, l'ordinamento e l'aggregazione di righe; la gestione dei dati mancanti; la combinazione, la lettura, la scrittura e il partizionamento di DataFrame con schemi; e l'utilizzo di UDF e funzioni Spark SQL. Inoltre, l'esame valuta i fondamenti dell'architettura Spark, come le modalità di esecuzione/deployment, la gerarchia di esecuzione, la tolleranza agli errori, la garbage collection e il broadcasting. I candidati che superano questo esame di certificazione dimostrano la loro capacità di eseguire attività di base di Spark DataFrame utilizzando Python o Scala.
L'esame di certificazione Databricks Certified Associate Developer per Apache Spark ha il seguente formato e requisiti: Durata: Avrai due ore di tempo per completare l'esame.
Domande: L'esame consiste in 60 domande a risposta multipla che coprono i seguenti argomenti di alto livello: Concetti di architettura Apache Spark - 17% (10/60); Applicazioni di architettura Apache Spark - 11% (7/60); Applicazioni API Apache Spark DataFrame - 72% (43/60).
Costo: Il costo dell'esame è di $ 200 per tentativo. È possibile ripetere l'esame tutte le volte che si desidera, ma è necessario pagare la quota per ogni tentativo.
Apache Spark è un framework dati esteso, robusto, scalabile e versatile in grado di eseguire operazioni batch, streaming e analisi. È ampiamente utilizzato da molte organizzazioni per l'elaborazione e l'analisi dei dati. Databricks, fondata dai creatori originali di Apache Spark, è una piattaforma di analisi unificata che sfrutta Spark per i big data e il machine learning. Ottenere la certificazione in Apache Spark può aiutarti a dimostrare le tue competenze e conoscenze nell'utilizzo di questo framework e piattaforma. Può anche darti un vantaggio nel settore dei big data e aprire molte opportunità di carriera.
Molte aziende leader come Adobe, Yahoo, Amazon e altre utilizzano Spark per le sue elevate prestazioni e affidabilità. Ciò significa che c'è una forte domanda di sviluppatori Spark in vari ambiti del settore dei big data. Gli sviluppatori Spark sono responsabili della creazione di applicazioni o soluzioni di elaborazione dati su larga scala utilizzando Spark. Devono inoltre ottimizzare le prestazioni delle applicazioni Spark e risolvere eventuali problemi che si presentano durante lo sviluppo e la distribuzione. Secondo Indeed.com, ci sono oltre 6000 posizioni di lavoro come sviluppatori Spark negli Stati Uniti e oltre 6000 posizioni che richiedono competenze Spark in India.
Uno sviluppatore Apache Spark è uno sviluppatore software o un importante sviluppatore di dati specializzato nell'utilizzo del framework Apache Spark per creare applicazioni o soluzioni di elaborazione dati. Deve conoscere bene i sistemi distribuiti e le tecnologie Big Data. Deve anche sapere come creare una pipeline di elaborazione dati per gestire le cinque V dei Big Data: volume, velocità, varietà, veridicità e valore, e scrivere codice manutenibile. Python, Java e Scala sono i linguaggi essenziali per gli sviluppatori Apache Spark.
Per diventare uno sviluppatore Apache Spark di successo, è necessario padroneggiare le seguenti competenze: È richiesta la padronanza di uno o più linguaggi di programmazione di alto livello, come Python, Java, R e Scala. È necessario utilizzare questi linguaggi per scrivere applicazioni Spark efficienti e ottimizzate. Conoscenza e competenza nei componenti Spark, come SparkSQL, SparkMLib, Spark GraphX, SparkR e Spark Streaming. È necessario utilizzare queste API Spark per risolvere problemi aziendali reali e creare soluzioni Spark. Comprensione delle tecnologie Big Data, come Hadoop, HDFS, Hive e HBase, e loro integrazione con le applicazioni Apache Spark. Conoscenza pratica di S3, Cassandra o DynamoDB. Approfondita conoscenza dei sistemi distribuiti e dei loro concetti chiave, come partizionamento, replica, coerenza e consenso. Comprensione dell'integrazione con database SQL (Microsoft, Oracle, PostgreSQL e/o MySQL).
Uno sviluppatore Apache Spark è responsabile della creazione, manutenzione e aggiornamento di applicazioni utilizzando la piattaforma open source Spark. Lavora con vari componenti dell'ecosistema Spark, come Spark SQL, DataFrame, Dataset e streaming. Alcuni dei ruoli e delle responsabilità fondamentali di uno sviluppatore Apache Spark sono: Progettare e sviluppare pipeline di elaborazione dati efficienti e scalabili utilizzando Apache Spark. Scrivere e testare il codice dell'applicazione Apache Spark in Scala, Python o Java per implementare diverse attività di elaborazione dati. Creare job Spark/Scala per aggregare e trasformare i dati. Ottimizzare i job Apache Spark per migliorare le prestazioni e ridurre i tempi di esecuzione. Sviluppa e gestisce cluster Apache Spark. Generare test unitari per i metodi helper e di trasformazione di Spark. Sviluppare software, servizi e componenti di analisi in Java, Apache Spark, Kafka, Storm, Redis e altre tecnologie associate come Hadoop e Zookeeper. Eseguire dati su SQL distribuito, creare pipeline di dati, caricare dati in database, utilizzare algoritmi di apprendimento automatico pratici su un dato set di dati garantendo al contempo la massima scalabilità, lavorare con grafici o flussi di dati, ecc. Collaborare con team interfunzionali per integrare applicazioni e soluzioni Apache Spark nell'architettura di sistema complessiva.
La certificazione Databricks Certified Associate Developer per Apache Spark è una credenziale preziosa per chiunque desideri dimostrare le proprie conoscenze e competenze nell'utilizzo dell'API Spark DataFrame per l'elaborazione e l'analisi di big data.
Se desideri sostenere questo esame di certificazione e stai cercando un centro d'esame proxy affidabile, sei nel posto giusto. Noi di CBT Proxy aiutiamo i professionisti IT a raggiungere i loro obiettivi di certificazione da oltre 10 anni. Per saperne di più sulla certificazione Databricks Certified Associate Developer per Apache Spark, utilizza i pulsanti della chat per contattarci. Ti guideremo di conseguenza.
D. Quali sono i vantaggi del conseguimento della certificazione Databricks Spark? A. La certificazione Databricks Spark è una prestigiosa credenziale che dimostra la tua competenza nell'utilizzo delle API Data Frame e nell'implementazione di soluzioni di Data Engineering. Dimostra la tua competenza in Apache Spark, un potente framework per l'elaborazione e l'analisi di Big Data.
D. Che tipo di linguaggio SQL supporta Databricks? R. Databricks utilizza principalmente Spark SQL per eseguire query SQL e sfruttarne le funzionalità. Spark SQL fornisce un'interfaccia unificata che integra le query SQL con le capacità di elaborazione distribuita di Spark.
D. Per quanto tempo è valida la certificazione Databricks Certified Associate Developer per Apache Spark? R. La certificazione Databricks Certified Associate Developer per Apache Spark è valida per due anni dalla data di superamento dell'esame di certificazione. Dopo due anni, è necessario rinnovare la certificazione per mantenerla valida.
D. Devo conoscere Python per sostenere l'esame Databricks Certified Data Analyst Associate? R. Sebbene Python non sia esplicitamente richiesto per l'esame Databricks Certified Data Analyst Associate, è altamente consigliata una conoscenza pratica di Python. I notebook Databricks supportano Python e avere competenze in Python può migliorare la tua capacità di eseguire analisi dei dati e di sfruttare le sue librerie e i suoi strumenti all'interno dell'ambiente Databricks.
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