Las 4 mejores certificaciones de Apache Spark en 2026

El big data es un campo en rápido crecimiento con herramientas y tecnologías innovadoras que lo hacen cada día más prometedor. Una de estas herramientas, Apache Spark, agiliza y optimiza el procesamiento y la consulta de datos. 

Se espera que la demanda de Apache Spark crezca un un 33 % anual de aquí a 2030. Esta creciente demanda impulsa a los profesionales de los datos a obtener certificaciones Spark y destacar en el mercado laboral. La certificación no solo valida tus habilidades en Spark, sino que también te abre las puertas a salarios más altos y nuevas oportunidades profesionales. 

Este artículo te guiará a través de algunas de las mejores certificaciones Spark para profesionales de datos de todos los niveles. También te proporcionaremos consejos y recursos que te ayudarán a superar estos exámenes de certificación.

¿Qué es Apache Spark?

¿Los datos de entrenamiento de tu modelo son más grandes de lo que tu máquina puede manejar? ¿O has estado ejecutando consultas SQL que tardan toda la noche en completarse? Apache Spark es la solución para estos casos.

Apache Spark es un motor informático distribuido de código abierto para procesar conjuntos de datos a gran escala. Pero, ¿qué significa «computación distribuida» en este contexto? Spark ejecuta grandes conjuntos de datos en múltiples nodos de un clúster. Estos nodos ejecutan diferentes tareas de procesamiento de datos simultáneamente y combinan los resultados. 

Veamos algunas de las características clave de Apache Spark.

• Velocidad: Spark ofrece una ejecución a alta velocidad mediante el uso de la computación en memoria. Esto significa que almacena datos en la RAM en lugar de en discos durante las etapas de ejecución, lo que permite un acceso más rápido.
• Bibliotecas integradas: MLlib y GraphX son las bibliotecas de machine learning y procesamiento de grafos de Spark. MLlib contiene un amplio arreglo de algoritmos de machine learning, entre los que se incluyen regresión, clasificación, agrupamiento y otros. GraphX es una colección cada vez mayor de algoritmos gráficos para tareas de procesamiento de datos gráficos. 
• Procesamiento en tiempo real: Spark Streaming permite a los ingenieros y científicos de datos procesar datos en tiempo real procedentes de diversas fuentes, como Kafka, Flume, HDFS y otras. Estos datos procesados pueden enviarse a bases de datos, paneles de control en tiempo real, sistemas de archivos e informes.
•  Soporte multilingüe: Aunque Spark está escrito en Scala, también es compatible con Python (PySpark) y Java de forma nativa. Además, cuenta con SparkR para programadores de R y SparkSQL para consultar datos utilizando la sintaxis SQL.
• Escalabilidad: Spark se basa en el concepto de computación en clúster. Por lo tanto, es escalable horizontalmente a medida que se añaden más nodos al clúster para gestionar grandes conjuntos de datos. 

En comparación con Hadoop, otro marco de trabajo de big data, Apache Spark es 100 veces más rápido. 

Sin embargo, Spark es más rápido que Hadoop porque utiliza la memoria RAM en lugar de leer y escribir datos intermedios en discos. En general, Hadoop es mejor para el procesamiento por lotes, mientras que Spark puede realizar tanto el procesamiento por lotes como la transmisión en tiempo real.

Ventajas de obtener la certificación Spark

Para los profesionales que desean iniciar o avanzar en su carrera en el campo de los datos, vale la pena considerar la certificación Spark. La certificación demuestra tu experiencia y dedicación a la tecnología. A continuación, se enumeran algunas de las ventajas de obtener la certificación Spark:

Fuente: Creado por chatGPT

Validación de habilidades

Obtener certificaciones requiere mucho esfuerzo de aprendizaje y constancia. Tendrás que estudiar mucho y aprobar ciertos exámenes para conseguirlo. Este proceso global garantiza que adquieras los conocimientos teóricos y prácticos necesarios sobre Spark. 

Progreso profesional

Conseguir un trabajo en los campos de machine learning o de la ciencia de datos, especialmente como principiante, es difícil. Sin embargo, la certificación Spark te ayudará a destacar entre tus compañeros. Estas certificaciones mejoran tu credibilidad ante los empleadores, lo que te permite acceder a mejores oportunidades laborales o ascensos.

Los programas de certificación también proporcionan acceso a sus redes profesionales, lo que te permite entablar amistad con expertos del sector y descubrir más oportunidades laborales. 

Aumento salarial

Contar con una certificación de prestigio te da ventaja sobre otros candidatos a un puesto de trabajo. Esto le dará a tu reclutador otra razón para contratarte con un salario más alto. 

Además, las certificaciones demuestran tu compromiso con el aprendizaje continuo, lo que facilita la obtención de ascensos durante las evaluaciones de rendimiento.

Desglose detallado de las certificaciones populares de Spark

Aunque puedes realizar muchos cursos en Spark, obtener certificaciones de plataformas acreditadas aporta un valor añadido significativo. A continuación, mencionamos los programas de certificación Spark más populares, los costes asociados y sugerencias de material de estudio.  

Estos detalles te ayudarán a elegir el curso adecuado que se adapte a tus objetivos de aprendizaje y a tu presupuesto.

1. Desarrollador certificado por Databricks para Apache Spark

Esto certificación de Databricks se centra en la aplicación de habilidades de manipulación de datos utilizando la API Spark DataFrame. Podéis seleccionar, renombrar, filtrar, eliminar y ordenar columnas de DataFrame. 

Además, hace hincapié en la combinación, lectura, escritura y partición de DataFrame con esquemas y te ofrece la posibilidad de trabajar con funciones Spark SQL. Esta certificación también evalúa tus conocimientos básicos sobre la arquitectura Spark. 

Para quién es: Ingenieros de datos que desean demostrar sus habilidades en el diseño, programación y mantenimiento de canalizaciones de datos. La certificación también es popular entre los científicos de datos que utilizan Spark para el procesamiento de datos y la creación de modelos de machine learning.  

Duración: El examen constará de 60 preguntas de opción múltiple. Tendrás 120 minutos para resolverlos.

Temas clave: Aquí tienes la ponderación de los diferentes temas para el examen.

• Conceptos de arquitectura Spark - 10/60
• Aplicaciones de arquitectura Spark, incluida la ejecución adaptativa de consultas - 7/60
• API Spark DataFrame para tareas de manipulación de datos como filtrado, ordenación, unión de tablas y mucho más - 43/60

Coste: 200 $ por intento.

2. Certificación para programadores de Cloudera Spark y Hadoop

La certificación CCA Spark y Hadoop está dirigida a profesionales de datos que desean especializarse tanto en Spark como en Hadoop. Aunque Spark es conocido por su velocidad de cálculo, Hadoop sigue siendo la opción ideal para los programadores que necesitan escalabilidad a un coste menor. 

Esta certificación hace hincapié en dos habilidades necesarias. La primera es la capacidad de extraer, cargar y transformar datos en HDFS utilizando la API de Spark. La segunda es la competencia en el uso de SparkSQL para el análisis de datos. 

Para quién es: Ideal para profesionales de datos que trabajáis o aspiráis a desempeñar funciones relacionadas con los marcos Spark y Hadoop.

Temas clave:

• API Spark DataFrame 
• Lectura y escritura de diferentes formatos de archivo en HDFS/Hive

Duración: El examen dura 120 minutos y consiste en resolver entre 8 y 12 tareas prácticas en la plataforma Cloudera. Se calificará inmediatamente y, si obtienes una puntuación superior al 70 %, recibirás el certificado.

Precio: 295 dólares 

3. Desarrollador certificado de Spark por MapR

MapR La certificación Spark consolida tus conocimientos conceptuales y tus capacidades de programación en Spark. 

Aunque el examen contiene preguntas de tipo objetivo, habrá muchos fragmentos de código en Scala, y tendrás que elegir la opción correcta. Esto pondrá a prueba tus conocimientos sobre programación Spark.

Nota: Esta certificación exige estrictamente la programación en Scala, no en Python.

Para quién es: Este programa es ideal para profesionales de datos que trabajáis o aspiráis a desempeñar funciones relacionadas con los marcos Spark y Hadoop.

Temas clave: 

• Creación y uso de conjuntos de datos distribuidos resilientes (RDD)
• Creación y ejecución de aplicaciones Spark sencillas 
• Emparejar RDD
• Operaciones con DataFrame
• Comprensión del modelo de ejecución de Spark y las configuraciones para la optimización
• Transmisión Spark
• Conceptos de machine learning en Spark  

Duración: 120 minutos

Coste: 250 dólares

4. Certificación Spark para programadores certificados por HDP (HDPCD)

Hortonworks era una empresa de datos que desarrollaba plataformas de código abierto basadas en Apache Hadoop para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. En 2019, Hortonworks se fusionó con Cloudera. 

Tu producto, HDP (Hortonworks Data Platform), está diseñado para procesar grandes volúmenes de datos en un entorno informático distribuido. Si decides obtener esta certificación, familiarízate con el entorno HDP, ya que el examen se realizará en esta plataforma. 

Esta certificación de Hortonworks evalúa tus conocimientos sobre la aplicación Spark Scala, RDD, variables de difusión, acumuladores, transformaciones RDD, acciones RDD, DataFrame, SparkSQL y mucho más.

Para quién es: Esta certificación ayuda a todos los analistas, programadores de Spark, ingenieros de datos y científicos de datos de diversos sectores.

Temas clave:

• Sesiones Spark y RDD
• Variables de difusión y acumuladores
• Configurar las propiedades de Spark
• Crea aplicaciones Spark sencillas en Python o Scala.
• Crear aplicaciones SparkSQL 
• Lee y escribe tablas Hive utilizando SparkSQL. 

Duración: 120 min

Coste: 250 dólares

Comparación de certificaciones Spark

Hemos recopilado toda la información esencial sobre las certificaciones Spark en la tabla siguiente, para ayudarte a elegir la que más te convenga: 

Preparación para los exámenes de certificación Spark

Ahora ya sabes qué exámenes debes aprobar para convertirte en programador certificado de Spark. La preparación para estos exámenes implica aprender los conceptos básicos de Spark, temas relacionados con SparkSQL y programación práctica con datos de ejemplo. 

Hay muchos cursos, libros y tutoriales en línea que pueden ayudarte a prepararte para la certificación Spark. A continuación, te presentamos algunos recursos populares que puedes utilizar para estudiar Spark.

Cursos en línea

DataCamp ofrece un arreglo de cursos sobre Spark. A continuación, te ofrecemos algunas recomendaciones de cursos de diversas plataformas.

• Big Data con PySpark curso
• Introducción a Spark SQL en Python curso
• Introducción a Spark con sparklyr en R curso
• Introducción a PySpark curso
• Documentación oficial de Apache Spark
• Hoja de referencia rápida de Spark
• Tutorial de machine learning en Spark

Consejos para una preparación eficaz

Incluir los siguientes consejos durante la preparación aumenta tus posibilidades de aprobar el examen o incluso de obtener una puntuación más alta. 

Conoce el formato del examen

Antes de empezar a prepararte, infórmate sobre el formato del examen, la ponderación de los diferentes temas y la distribución de las calificaciones. Conocer el esquema completo del examen te permite tener un objetivo claro sobre lo que debes estudiar. 

Encuentra respuestas a preguntas como los diferentes formatos de las preguntas, la duración del examen, la puntuación mínima para aprobar y otros criterios.

Elabora un plan de estudios.

Un plan de estudio eficaz te ayuda a alcanzar tus objetivos de aprendizaje antes de la fecha del examen. Lo primero que debes hacer es bloquear tus compromisos laborales y actividades personales en tu calendario. Esto te dará una estimación del tiempo que te queda para prepararte para la certificación. 

Ahora adapta los temas, los exámenes de práctica y las sesiones de estudio a tus bloques de tiempo libre y configura un recordatorio para que te avise cada día cuando sea tu momento de estudio. De esta manera, puedes dividir todo el programa en partes más manejables. 

Exámenes de práctica

La mayoría de las certificaciones profesionales, como la certificación HDP Spark o la certificación Cloudera Spark, evalúan tus habilidades prácticas. Por lo tanto, practicar lo que has aprendido mediante múltiples pruebas de simulación es tan importante como estudiar el material. 

A través de estos exámenes, puedes evaluar tus puntos débiles e identificar tus puntos fuertes. Adapta tu aprendizaje basándote en estas ideas para preparar los exámenes de forma eficaz. 

Únete a grupos de estudio

Unirte a diferentes grupos de estudio y debatir tus dudas allí te ayuda a comprender cuál es tu nivel con respecto al de tus compañeros. 

También puedes encontrar un compañero de estudios a través de estos grupos. Tener un compañero de estudios te ayuda a mantener el entusiasmo y la responsabilidad durante la preparación.

¿Cómo registrarse y realizar el examen?

El proceso de inscripción para los exámenes varía en función del proveedor de certificación que elijas. A continuación, se incluye una guía general sobre cómo registrarse, utilizando como ejemplo el examen de certificación Databricks Spark.

Paso 1: Abre el sitio web de Databricks.

Paso 2: Haz clic en el enlace de la plataforma de certificación que se encuentra en lasección «Registro en».

Fuente: Databricks

Paso 3: Abre el enlace que se muestra en la imagen de abajo y rellena todos tus datos para crear una nueva cuenta en la plataforma.

Fuente: Databricks 

Paso 4: Ahora inicia sesión en tu cuenta, haz clic en«Regístrate para unaevaluación» y programa tu examen. 

Cuando llegue el día del examen, asegúrate de iniciar sesión en la plataforma de pruebas con antelación y de que se cumplan todos los requisitos del sistema. 

La mayoría de los exámenes de certificación te dan una idea del tipo de preguntas y materiales de estudio que debes utilizar. Si has cubierto esos conceptos y has practicado bien las preguntas del formato del examen, es más probable que apruebes la prueba.

Si tu examen incluye tareas prácticas además de preguntas objetivas, practica utilizando la plataforma del proveedor para familiarizarte con el entorno. Esto te ayudará a evitar sorpresas el día del examen.

Después de la certificación: Próximos pasos

Los candidatos certificados tienen aproximadamente un un 25 % más de probabilidades de encontrar un trabajo. Las certificaciones profesionales son una prueba de tu experiencia y demuestran tu compromiso con tu campo. Te mantienen al día de las últimas tendencias y mejores prácticas del sector. 

Una vez que recibas tu certificación, publícala en tu perfil de LinkedIn. De esta manera, el mundo sabrá que estás certificado en Spark, y es probable que un reclutador se ponga en contacto contigo si hay una vacante en su empresa. Sin embargo, también depende de tus contactos en LinkedIn y de tu perfil general en esta red social.

Además, añade la certificación a tu currículum. Crea una sección específica para ello y destaca ahí tus certificados profesionales. 

Además de tu currículum, contar con un portafolio relevante aumenta tus posibilidades de ser contratado. Puedes utilizar el creador de portafolios gratuito de DataCamp para crear portafolios con un aspecto profesional. La herramienta cuenta con una sección independiente para añadir tus certificados profesionales.

Esto no es el final de tu aprendizaje. Amplía continuamente tus habilidades en el campo de los datos y obtén también la certificación correspondiente. También puedes prepararte para obtener certificaciones más avanzadas en Spark. Cuantas más certificaciones profesionales obtengas, más valioso serás para el sector.

Recursos de aprendizaje de DataCamp como alternativa

Por supuesto, existen muchas otras alternativas a las certificaciones Spark que pueden adaptarse mucho mejor a tu tiempo, presupuesto y ambiciones. 

Certificaciones de DataCamp

Mientras que las certificaciones tradicionales ofrecen una perspectiva amplia, las certificaciones basadas en funciones, como las de DataCamp, proporcionan itinerarios de aprendizaje específicos y personalizados para distintas funciones laborales.

DataCamp ofrece certificaciones en Python, SQL y R, específicamente diseñadas para diversas funciones profesionales. Estas certificaciones son exhaustivas y rigurosas, y se centran en las habilidades fundamentales necesarias para cada puesto:

• Científico de datos (asociado y profesional): Esta certificación evalúa las competencias en gestión de datos, programación, experimentación estadística, análisis exploratorio, desarrollo de modelos y comunicación, habilidades fundamentales para los científicos de datos.
• Analista de datos (asociado y profesional): Para los analistas de datos, la certificación evalúa las habilidades en gestión de datos, análisis exploratorio, visualización, fundamentos analíticos y comunicación.
• Ingeniero de datos (asociado): Centrada en el backend de los flujos de datos, esta certificación evalúa las habilidades en gestión de datos, programación para ingeniería de datos y análisis exploratorio.

Las certificaciones específicas para cada función de DataCamp no solo proporcionan itinerarios de aprendizaje estructurados, sino que también ofrecen un punto de referencia para que los alumnos evalúen sus habilidades en comparación con los estándares del sector.

Ventajas de los cursos de DataCamp

DataCamp ofrece cursos con un plan de estudios completo, que incluye tutoriales en vídeo y blogs que cubren todos los aspectos de Apache Spark. La plataforma también cuenta con un entorno de desarrollo integrado (IDE) interactivo, que te permite escribir y ejecutar código directamente desde tu navegador.

• Enfoque apto para principiantes: Los cursos de DataCamp están diseñados para que sean accesibles para principiantes. Comenzan con conceptos fundamentales y avanzan gradualmente hasta alcanzar el nivel especificado por el curso, ya sea introductorio o intermedio.
• Itinerarios de aprendizaje altamente estructurados: DataCamp ofrece programas bien organizados, como el programa Spark, que secuencia los cursos en un orden óptimo para un aprendizaje eficaz.
• Flexibilidad y aplicación práctica: Estos cursos se pueden realizar a tu propio ritmo, lo que te permite aprender cuando te resulte más conveniente, desde cualquier lugar y en cualquier momento. Además, cada curso incluye proyectos del mundo real para ayudarte a aplicar tus conocimientos a situaciones prácticas.
• Certificación y acceso a la comunidad: Al completar un curso o programa, recibirás un certificado al instante. Además, tendrás acceso a la comunidad global de DataCamp, lo que mejorará tu experiencia de aprendizaje y tus oportunidades para establecer contactos.

Cursos clave de DataCamp para Spark

• Big Data con PySpark 
• Introducción a Spark SQL en Python 
• Introducción a Spark con sparklyr en R 

¿Cómo puede DataCamp ayudar a prepararse para la certificación Spark?

En DataCamp, todos los tutoriales en vídeo están desarrollados por expertos del sector, lo que garantiza que los cursos cubran todos los detalles necesarios para prepararte para la mayoría de las certificaciones. Los cursos hacen hincapié en el aprendizaje práctico con ejercicios interactivos de programación, que son muy valiosos para dominar los componentes prácticos de los exámenes de certificación.

Otra ventaja significativa de los cursos de DataCamp es su dinámica comunidad. A diferencia de otros tutoriales en línea o canales de YouTube, donde resolver dudas puede resultar complicado, DataCamp ofrece apoyo comunitario y foros de debate. Estas plataformas te permiten debatir y resolver consultas de manera eficaz.

Los cursos de DataCamp incluyen pruebas de evaluación de habilidades, lo que te permite programar tu progreso en el aprendizaje y ganar confianza. Estas pruebas también te permiten familiarizarte con el entorno del examen, lo que mejora tu preparación para los exámenes de certificación.

Conclusión

La certificación Spark ofrece una oportunidad única para demostrar tus habilidades al mundo. Por lo tanto, sé prudente a la hora de elegir un programa de certificación. Para obtener el máximo reconocimiento, recomendamos obtener la certificación de una plataforma de prestigio. También puedes elegir el programa de certificación en función de la importancia de los diferentes temas de Spark. 

Si estás empezando hoy tu andadura con Spark, el curso de introducción a PySpark de DataCamp es un excelente punto de partida.