Die 4 besten Apache Spark-Zertifizierungen im Jahr 2026

Big Data ist ein Bereich, der echt schnell wächst, und mit den innovativen Tools und Technologien wird es jeden Tag noch vielversprechender. Eines dieser Tools, Apache Spark, macht die Datenverarbeitung und -abfrage schneller und effizienter. 

Die Nachfrage nach Apache Spark wird voraussichtlich um 33 % pro Jahr bis 2030 steigen. Die steigende Nachfrage bringt Datenexperten dazu, sich Spark-Zertifizierungen zu holen, um auf dem Arbeitsmarkt besser rüberzukommen. Die Zertifizierung zeigt nicht nur, dass du Spark gut beherrschst, sondern kann dir auch zu einem höheren Gehalt und neuen Karrieremöglichkeiten verhelfen. 

Dieser Artikel zeigt dir einige der besten Spark-Zertifizierungen für Datenprofis aller Niveaus. Wir geben dir auch Tipps und Ressourcen, die dir helfen, diese Zertifizierungsprüfungen zu knacken.

Was ist Apache Spark?

Sind die Trainingsdaten deines Modells größer, als dein Rechner verarbeiten kann? Oder hast du SQL-Abfragen gemacht, die die ganze Nacht dauern? Apache Spark ist die Lösung für solche Fälle.

Apache Spark ist eine Open-Source-Engine für verteiltes Rechnen, die für die Verarbeitung großer Datensätze gedacht ist. Aber was heißt hier „verteiltes Rechnen“? Spark verarbeitet große Datensätze über mehrere Knoten in einem Cluster. Diese Knoten machen verschiedene Datenverarbeitungsaufgaben gleichzeitig und setzen die Ergebnisse zusammen. 

Schauen wir uns mal ein paar der wichtigsten Features von Apache Spark an.

• Geschwindigkeit: Spark macht das mit In-Memory-Computing richtig schnell. Das heißt, während der Ausführung werden die Daten im RAM statt auf Festplatten gespeichert, was einen schnelleren Zugriff ermöglicht.
• Eingebaute Bibliotheken: MLlib und GraphX sind die Bibliotheken von Spark für maschinelles Lernen und die Verarbeitung von Graphen. MLlib hat eine ganze Reihe von Algorithmen für maschinelles Lernen, wie zum Beispiel Regression, Klassifizierung, Clustering und andere. GraphX ist eine wachsende Sammlung von Graphenalgorithmen für die Verarbeitung von Graphendaten. 
• Echtzeitverarbeitung: Mit Spark Streaming können Dateningenieure und Datenwissenschaftler Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen wie Kafka, Flume, HDFS und anderen verarbeiten. Diese verarbeiteten Daten können in Datenbanken, Live-Dashboards, Dateisysteme und Berichte übertragen werden.
•  Unterstützung für mehrere Sprachen: Obwohl Spark in Scala geschrieben ist, unterstützt es auch Python (PySpark) und Java. Außerdem gibt's SparkR für Leute, die mit R programmieren, und SparkSQL, um Daten mit SQL-Syntax abzufragen.
• Skalierbarkeit: Spark basiert auf dem Konzept des Cluster-Computings. Also, es ist horizontal skalierbar, weil dem Cluster mehr Knoten hinzugefügt werden, um große Datensätze zu verarbeiten. 

Im Vergleich zu Hadoop, einem anderen Big-Data-Framework, ist Apache Spark 100 Mal schneller. 

Spark ist aber schneller als Hadoop, weil es RAM nutzt, anstatt Zwischendaten auf Festplatten zu lesen und zu schreiben. Insgesamt ist Hadoop am besten für die Stapelverarbeitung geeignet, während Spark sowohl die Stapelverarbeitung als auch das Echtzeit-Streaming kann.

Vorteile einer Spark-Zertifizierung

Für Leute, die im Datenbereich arbeiten oder ihre Karriere dort vorantreiben wollen, ist die Spark-Zertifizierung echt eine Überlegung wert. Die Zertifizierung zeigt, dass du dich mit der Technologie auskennst und dich dafür engagierst. Hier sind ein paar Vorteile, wenn du die Spark-Zertifizierung machst:

Quelle: Erstellt von chatGPT

Validierung von Fähigkeiten

Um Zertifizierungen zu bekommen, muss man echt viel lernen und dranbleiben. Du musst fleißig lernen und bestimmte Prüfungen dafür bestehen. Dieser ganze Prozess sorgt dafür, dass du die notwendigen theoretischen und praktischen Spark-Kenntnisse bekommst. 

Karriere

Einen Job im Bereich Machine Learning oder Data Science zu finden, ist echt schwierig, vor allem für Berufseinsteiger. Die Spark-Zertifizierung hilft dir aber, dich von deinen Kollegen abzuheben. Diese Zertifizierungen machen dich bei Arbeitgebern glaubwürdiger und bringen dir bessere Jobchancen oder Beförderungen.

Zertifizierungsprogramme bieten auch Zugang zu ihren beruflichen Netzwerken, sodass du Kontakte zu Branchenexperten knüpfen und mehr Jobchancen entdecken kannst. 

Lohnerhöhung

Mit einer anerkannten Zertifizierung hast du einen Vorteil gegenüber anderen Bewerbern. Das gibt deinem Personalchef noch einen Grund mehr, dich mit einem höheren Gehalt einzustellen. 

Außerdem zeigen Zertifizierungen, dass du dich für kontinuierliches Lernen engagierst, was es einfacher macht, bei Leistungsbeurteilungen eine Beförderung zu bekommen.

Detaillierte Aufschlüsselung beliebter Spark-Zertifizierungen

Auch wenn du viele Kurse in Spark machen kannst, bringen dir Zertifizierungen von bekannten Plattformen einen echten Mehrwert. Hier sind ein paar beliebte Spark-Zertifizierungsprogramme, die Kosten und Vorschläge für Lernmaterialien.  

Diese Infos helfen dir dabei, den richtigen Kurs zu finden, der zu deinen Lernzielen und deinem Budget passt.

1. Databricks-zertifizierter Spark-Entwickler für Apache Spark

Das Databricks-Zertifizierung Zertifizierung geht's darum, Datenbearbeitung mit der Spark DataFrame API anzuwenden. Man kann Spalten von DataFrame auswählen, umbenennen, filtern, löschen und sortieren. 

Außerdem geht's darum, DataFrame mit Schemata zu kombinieren, zu lesen, zu schreiben und zu partitionieren, und du kannst mit Spark SQL-Funktionen arbeiten. Diese Zertifizierung checkt auch, wie gut du die Spark-Architektur im Griff hast. 

Für wen ist das gedacht? Dateningenieure, die zeigen wollen, wie gut sie Datenpipelines entwerfen, entwickeln und pflegen können. Die Zertifizierung ist auch bei Datenwissenschaftlern beliebt, die Spark für die Datenverarbeitung und die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen nutzen.  

Dauer: In der Prüfung gibt's 60 Multiple-Choice-Fragen. Du hast 120 Minuten Zeit, um sie zu lösen.

Wichtige Themen: Hier ist die Gewichtung der verschiedenen Themen für die Prüfung.

• Spark-Architekturkonzepte – 10/60
• Spark-Architektur-Anwendungen, einschließlich adaptiver Abfrageausführung – 7/60
• Spark DataFrame API für Datenbearbeitung wie Filtern, Sortieren, Verknüpfen von Tabellen und mehr – 43/60

Kosten: 200 Dollar pro Versuch

2. Cloudera Spark und Hadoop Entwickler-Zertifizierung

Die CCA Spark- und Hadoop-Zertifizierung ist für Datenexperten gedacht, die sich sowohl auf Spark als auch auf Hadoop spezialisieren wollen. Während Spark für seine Rechengeschwindigkeit bekannt ist, bleibt Hadoop weiterhin die erste Wahl für Entwickler, die Skalierbarkeit zu geringeren Kosten brauchen. 

Diese Zertifizierung legt den Fokus auf zwei wichtige Fähigkeiten. Das erste ist die Möglichkeit, Daten auf HDFS mit der Spark-API zu extrahieren, zu laden und zu transformieren. Das zweite ist, dass du gut mit SparkSQL für die Datenanalyse umgehen kannst. 

Für wen ist das gedacht? Perfekt für Datenprofis, die mit Spark- und Hadoop-Frameworks arbeiten oder das vorhaben.

Wichtige Themen:

• Spark-DataFrame-API 
• Lesen und Schreiben verschiedener Dateiformate in HDFS/Hive

Dauer: Die Prüfung dauert 120 Minuten und umfasst das Lösen von 8 bis 12 praktischen Aufgaben auf der Cloudera-Plattform. Es wird sofort bewertet, und wenn du mehr als 70 % erreichst, kriegst du das Zertifikat.

Kosten: 295 $ 

3. MapR-zertifizierter Spark-Entwickler

MapR Die Spark-Zertifizierung zeigt, dass du die Spark-Konzepte verstanden hast und programmieren kannst. 

Auch wenn die Prüfung objektive Fragen hat, gibt's viele Code-Schnipsel in Scala, und du musst die richtige Option auswählen. Hier wird dein Verständnis der Spark-Programmierung getestet.

Anmerkung: Diese Zertifizierung verlangt, dass man in Scala programmiert, nicht in Python.

Für wen ist das gedacht? Dieses Programm ist super für Datenprofis, die mit Spark- und Hadoop-Frameworks arbeiten oder das vorhaben.

Wichtige Themen: 

• Erstellen und Verwenden von Resilient Distributed Datasets (RDDs)
• Einfache Spark-Anwendungen erstellen und ausführen 
• RDDs koppeln
• DataFrame-Operationen
• Das Spark-Ausführungsmodell und die Konfigurationen für die Optimierung verstehen
• Spark Streaming
• Konzepte des maschinellen Lernens in Spark  

Dauer: 120 Minuten

Kosten: 250 $

4. HDP-zertifizierter Entwickler (HDPCD) Spark-Zertifizierung

Hortonworks war ein Datenunternehmen, das Open-Source-Plattformen rund um Apache Hadoop entwickelt hat, um große Datensätze zu speichern und zu verarbeiten. 2019 hat sich Hortonworks mit Cloudera zusammengetan. 

Ihr Produkt, HDP (Hortonworks Data Platform), ist dafür gemacht, große Datenmengen in einer verteilten Rechenumgebung zu verarbeiten. Wenn du dich für diese Zertifizierung entscheidest, mach dich mit der HDP-Umgebung vertraut, da die Prüfung auf dieser Plattform stattfindet. 

Diese Hortonworks-Zertifizierung checkt deine Kenntnisse in Spark Scala Application, RDD, Broadcast Variables, Accumulators, RDD-Transformationen, RDD-Aktionen, DataFrame, SparkSQL und mehr.

Für wen ist das gedacht? Diese Zertifizierung hilft allen Analytikern, Spark-Entwicklern, Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern in verschiedenen Branchen.

Wichtige Themen:

• Spark-Sessions und RDDs
• Broadcast-Variablen und Akkumulatoren
• Spark-Eigenschaften einstellen
• Erstelle einfache Spark-Anwendungen in Python oder Scala
• Erstell SparkSQL-Anwendungen 
• Hive-Tabellen mit SparkSQL lesen und schreiben 

Dauer: 120 Minuten

Kosten: 250 $

Vergleich von Spark-Zertifizierungen

Wir haben alle wichtigen Infos zu den Spark-Zertifizierungen in der Tabelle unten zusammengefasst, damit du die richtige für dich finden kannst: 

Vorbereitung auf die Spark-Zertifizierungsprüfungen

Jetzt weißt du, welche Prüfungen du bestehen musst, um zertifizierter Spark-Entwickler zu werden. Um dich auf diese Prüfungen vorzubereiten, musst du die wichtigsten Spark-Konzepte und SparkSQL-Themen lernen und mit Beispiel-Daten programmieren üben. 

Es gibt viele Online-Kurse, Bücher und Tutorials, die dir bei der Vorbereitung auf die Spark-Zertifizierung helfen können. Hier sind ein paar beliebte Ressourcen, die du zum Lernen von Spark nutzen kannst.

Online-Kurse

DataCamp hat eine Menge Kurse zu Spark im Angebot. Hier sind ein paar Kursempfehlungen von verschiedenen Plattformen.

• Big Data mit PySpark Kurs
• Einführung in Spark SQL in Python Kurs
• Einführung in Spark mit sparklyr in R Kurs
• Einführung in PySpark Kurs
• Offizielle Dokumentation zu Apache Spark
• Spark-Spickzettel
• Tutorial zum maschinellen Lernen in Spark

Tipps für eine gute Vorbereitung

Wenn du die folgenden Tipps bei der Vorbereitung beachtest, hast du bessere Chancen, die Prüfung zu bestehen oder sogar eine höhere Punktzahl zu erreichen. 

Das Prüfungsformat kennen

Bevor du mit der Vorbereitung anfängst, check das Prüfungsformat, die Gewichtung der verschiedenen Themen und die Notenverteilung. Wenn du weißt, wie die Prüfung aufgebaut ist, weißt du genau, was du lernen musst. 

Hier findest du Antworten auf Fragen wie die verschiedenen Arten von Fragen, die Dauer der Prüfung, die erforderliche Punktzahl zum Bestehen und andere Kriterien.

Mach dir einen Lernplan

Ein guter Lernplan hilft dir, deine Lernziele bis zur Prüfung zu erreichen. Als Erstes solltest du deine beruflichen Verpflichtungen und privaten Aktivitäten in deinem Kalender eintragen. So kannst du ungefähr einschätzen, wie viel Zeit dir noch bleibt, um dich auf die Zertifizierung vorzubereiten. 

Jetzt pass die Themen, Übungsprüfungen und Lernsitzungen an deine freien Zeitfenster an und stell dir eine Erinnerung ein, die dich jeden Tag benachrichtigt, wenn es Zeit für dein konzentriertes Lernen ist. So kannst du den ganzen Lehrplan in überschaubare Teile aufteilen. 

Übungsprüfungen

Die meisten professionellen Zertifizierungen, wie die HDP Spark-Zertifizierung oder die Cloudera Spark-Zertifizierung, checken deine praktischen Fähigkeiten. Also, das Gelernte durch mehrere Probeprüfungen zu üben, ist genauso wichtig wie das Lernen des Stoffes. 

Mit diesen Tests kannst du deine Schwachstellen erkennen und deine Stärken herausfinden. Passe dein Lernen anhand dieser Erkenntnisse an, um dich effektiv auf die Prüfung vorzubereiten. 

Mach bei Lerngruppen mit

Wenn du verschiedenen Lerngruppen beitrittst und dort Fragen besprichst, kannst du besser einschätzen, wo du im Vergleich zu deinen Mitschülern stehst. 

Über diese Gruppen kannst du auch einen Lernpartner finden. Mit einem Lernpartner bleibt man motiviert und kann sich gegenseitig zur Verantwortung ziehen.

Wie kann man sich anmelden und die Prüfung machen?

Die Anmeldung für Prüfungen ist je nach dem Anbieter der Zertifizierung unterschiedlich. Hier ist eine allgemeine Anleitung zur Anmeldung am Beispiel der Databricks Spark-Zertifizierungsprüfung.

Schritt 1: Öffne die Databricks-Website.

Schritt 2: Klick einfach auf den Link zur Zertifizierungsplattform, den du imAbschnitt „-Registrierung” findest.

Quelle: Databricks

Schritt 3: Klick einfach auf den Link, wie du auf dem Bild unten sehen kannst, und gib alle deine Daten ein, um ein neues Konto auf der Plattform zu erstellen.

Quelle: Databricks 

Schritt 4: Log dich jetzt in dein Konto ein, klick auf „-Bewertung registrieren“ und vereinbare einen Terminfürdeine Prüfung. 

Wenn der Prüfungstag da ist, logg dich rechtzeitig auf der Testplattform ein und stell sicher, dass alle Systemanforderungen erfüllt sind. 

Die meisten Zertifizierungsprüfungen geben dir einen Einblick in die Art der Fragen und Lernmaterialien, die du verwenden solltest. Wenn du diese Konzepte verstanden und die Fragen im Prüfungsformat gut geübt hast, ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass du die Prüfung bestehst.

Wenn deine Prüfung neben objektiven Fragen auch praktische Aufgaben hat, probier die Plattform des Anbieters aus, um dich mit der Umgebung vertraut zu machen. So vermeidest du Überraschungen am Prüfungstag.

Nach der Zertifizierung: Nächste Schritte

Zertifizierte Kandidaten haben ungefähr eine 25 % höhere Chance, einen Job zu finden. Berufliche Zertifizierungen zeigen, dass du was drauf hast und dich in deinem Bereich richtig reinhängst. Sie halten dich über die neuesten Trends und bewährten Verfahren in der Branche auf dem Laufenden. 

Sobald du deine Zertifizierung bekommen hast, poste sie auf deinem LinkedIn-Profil. So weiß die Welt da draußen, dass du in Spark zertifiziert bist, und es besteht die Chance, dass ein Personalvermittler dich kontaktiert, wenn in seinem Unternehmen eine Stelle frei wird. Das hängt aber auch von deinen LinkedIn-Kontakten und deinem LinkedIn-Profil insgesamt ab.

Schreib die Zertifizierung auch in deinen Lebenslauf. Mach dafür einen eigenen Abschnitt und zeig dort deine beruflichen Zertifikate. 

Neben deinem Lebenslauf erhöht ein passendes Portfolio deine Chancen, eingestellt zu werden. Du kannst den kostenlosen Portfolio-Builder von DataCamp, um professionell aussehende Portfolios zu erstellen. Das Tool hat einen eigenen Bereich, wo du deine beruflichen Zertifikate hinzufügen kannst.

Das ist noch nicht das Ende deines Lernprozesses. Erweitere deine Fähigkeiten im Bereich Daten kontinuierlich und lass dich auch dafür zertifizieren. Du kannst dich auch auf fortgeschrittenere Zertifizierungen in Spark vorbereiten. Je mehr professionelle Zertifizierungen du bekommst, desto wertvoller bist du für die Branche.

DataCamp-Lernressourcen als Alternative

Natürlich gibt es viele andere Alternativen zu Spark-Zertifizierungen, die vielleicht besser zu deiner Zeit, deinem Budget und deinen Zielen passen. 

DataCamp-Zertifizierungen

Während traditionelle Zertifizierungen einen breiten Überblick bieten, liefern rollenbasierte Zertifizierungen, wie die von DataCamp, gezielte Lernpfade, die auf bestimmte Jobrollen zugeschnitten sind.

DataCamp bietet Zertifizierungen in Python, SQL und R an, die speziell auf verschiedene berufliche Rollen zugeschnitten sind. Diese Zertifizierungen sind umfassend und anspruchsvoll und konzentrieren sich auf die für jede Position wichtigen Fähigkeiten:

• Datenwissenschaftler (Mitarbeiter & Experte): Diese Zertifizierung checkt, ob du die richtigen Fähigkeiten in Datenmanagement, Programmierung, statistischen Experimenten, explorativer Analyse, Modellentwicklung und Kommunikation hast – alles super wichtige Skills für Datenwissenschaftler.
• Datenanalyst (Mitarbeiter & Experte): Für Datenanalysten checkt die Zertifizierung, wie gut sie in Datenmanagement, explorativer Analyse, Visualisierung, Grundlagen der Analytik und Kommunikation sind.
• Data Engineer (Associate): Diese Zertifizierung checkt deine Fähigkeiten in Sachen Datenmanagement, Programmierung für Datenengineering und explorative Analyse, wobei der Fokus auf dem Backend von Datenpipelines liegt.

Die rollenspezifischen Zertifizierungen von DataCamp bieten nicht nur einen strukturierten Lernpfad, sondern auch einen Maßstab, mit dem die Lernenden ihre Fähigkeiten an den Branchenstandards messen können.

Vorteile der DataCamp-Kurse

DataCamp hat Kurse mit einem umfassenden Lehrplan, die sowohl Video-Tutorials als auch Blogs zu allen Aspekten von Apache Spark bieten. Die Plattform hat auch eine interaktive integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), mit der du direkt in deinem Browser Code schreiben und ausführen kannst.

• Anfängerfreundlicher Ansatz: Die Kurse von DataCamp sind so gemacht, dass sie auch für Anfänger gut verständlich sind. Sie fangen mit den grundlegenden Konzepten an und arbeiten sich dann langsam bis zum Niveau des Kurses hoch, egal ob es sich um einen Einsteiger- oder einen Fortgeschrittenenkurs handelt.
• Super strukturierte Lernpfade: DataCamp hat gut organisierte Lernpfade, wie zum Beispiel den Spark-Lernpfad, der die Kurse in einer optimalen Reihenfolge anordnet, damit man effektiv lernen kann.
• Flexibilität und praktische Anwendung: Die Kurse sind selbstbestimmt, sodass du lernen kannst, wann und wo du willst. Außerdem gibt's in jedem Kurs echte Projekte, damit du dein Wissen in der Praxis anwenden kannst.
• Zertifizierung und Zugang zur Community: Sobald du einen Kurs oder einen Lernpfad abgeschlossen hast, bekommst du sofort ein Zertifikat. Außerdem kannst du auf die weltweite Community von DataCamp zugreifen, was dein Lernerlebnis und deine Möglichkeiten zum Networking verbessert.

Wichtige DataCamp-Kurse für Spark

• Big Data mit PySpark 
• Einführung in Spark SQL in Python 
• Einführung in Spark mit sparklyr in R 

Wie kann DataCamp bei der Vorbereitung auf die Spark-Zertifizierung helfen?

Bei DataCamp werden alle Video-Tutorials von Branchenexperten gemacht, damit die Kurse echt alle wichtigen Details abdecken, die du für die meisten Zertifizierungen brauchst. Die Kurse legen den Fokus auf praktisches Lernen mit interaktiven Programmierübungen, die super wichtig sind, um die praktischen Teile der Zertifizierungsprüfungen zu meistern.

Ein weiterer großer Vorteil der DataCamp-Kurse ist die lebendige Community. Im Gegensatz zu anderen Online-Tutorials oder YouTube-Kanälen, wo es manchmal schwierig sein kann, Fragen zu klären, bietet DataCamp Community-Support und Diskussionsforen. Mit diesen Plattformen kannst du Fragen effektiv besprechen und klären.

Die Kurse von DataCamp haben Tests, mit denen du deine Fähigkeiten checken kannst. So kannst du deinen Lernpfad verfolgen und mehr Selbstvertrauen aufbauen. Diese Tests helfen dir auch dabei, dich mit der Prüfungsumgebung vertraut zu machen, sodass du besser auf die Zertifizierungsprüfungen vorbereitet bist.

Fazit

Die Spark-Zertifizierung ist eine super Chance, deine Fähigkeiten der Welt zu zeigen. Also, sei schlau bei der Wahl eines Zertifizierungsprogramms. Für maximale Anerkennung empfehlen wir, sich von einer seriösen Plattform zertifizieren zu lassen. Du kannst das Zertifizierungsprogramm auch nach der Wichtigkeit der verschiedenen Spark-Themen auswählen. 

Wenn du heute mit Spark anfängst, ist der Einführungskurs zu PySpark von DataCamp ein super Startpunkt.