Las 4 mejores certificaciones de Apache Spark en 2024

Los macrodatos son un campo en rápido crecimiento, con herramientas y tecnologías innovadoras que lo hacen cada día más prometedor. Una de estas herramientas, Apache Spark, hace que el procesamiento de datos y las consultas sean más rápidos y eficientes. 

Se espera que la demanda de Apache Spark crezca un 33% anual de aquí a 2030. Esta creciente demanda impulsa a los profesionales de los datos a buscar certificaciones Spark y destacar en el mercado laboral. La certificación no sólo valida tus habilidades Spark, sino que también te abre las puertas a salarios más altos y a 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 daremos consejos y recursos que te ayudarán a superar estos exámenes de certificación.

¿Qué es Apache Spark?

¿Los datos de entrenamiento de tu modelo son mayores de lo que tu máquina puede manejar? ¿O has estado ejecutando consultas SQL que tardan toda la noche en ejecutarse? Apache Spark es la solución a estos escenarios.

Apache Spark es un motor informático distribuido de código abierto para procesar conjuntos de datos a gran escala. Pero, ¿qué significa aquí "informática distribuida"? Spark ejecuta grandes conjuntos de datos en varios 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 de alta velocidad utilizando la computación en memoria. Esto significa que almacena los datos en la RAM en lugar de en los discos durante las fases de ejecución, lo que permite un acceso más rápido.
• Bibliotecas incorporadas: MLlib y GraphX son las bibliotecas de aprendizaje automático y procesamiento de grafos de Spark. MLlib contiene una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático, como regresión, clasificación, agrupación y otros. GraphX es una colección creciente de algoritmos gráficos para tareas de procesamiento de datos gráficos. 
• Procesamiento en tiempo real: El streaming de Spark permite a los ingenieros y científicos de datos procesar datos en tiempo real de diversas fuentes, como Kafka, Flume, HDFS y otras. Estos datos procesados pueden enviarse a bases de datos, cuadros de mando en directo, 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 mediante sintaxis SQL.
• Escalabilidad: Spark se basa en el concepto de computación en clúster. Por tanto, es escalable horizontalmente a medida que se añaden más nodos al clúster para manejar grandes conjuntos de datos. 

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

Sin embargo, Spark es más rápido que Hadoop porque utiliza 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 hacer tanto procesamiento por lotes como streaming en tiempo real.

Ventajas de obtener la certificación Spark

Para los profesionales que buscan establecer o avanzar en sus carreras en el campo de los datos, merece la pena considerar la certificación Spark. La certificación demuestra tu experiencia y dedicación a la tecnología. He aquí algunas ventajas de obtener la certificación Spark:

Fuente: Creado por ChatGPT

Validación de competencias

Obtener certificaciones implica mucho esfuerzo de aprendizaje y constancia. Tendrás que estudiar diligentemente y aprobar ciertos exámenes para ello. Este proceso global garantiza que adquieras las habilidades teóricas y prácticas necesarias para la Spark. 

Promoción profesional

Conseguir un trabajo en los campos del aprendizaje automático o la ciencia de datos, especialmente como novato, es difícil. Sin embargo, la certificación Spark te ayudará a destacar entre tus compañeros. Estas certificaciones aumentan tu credibilidad ante los empresarios, lo que te permite obtener mejores oportunidades de trabajo o ascensos.

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

Aumento de sueldo

Tener una certificación acreditada te da ventaja sobre otros solicitantes de empleo. Esto 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 los ascensos durante las revisiones de rendimiento.

Desglose detallado de las certificaciones Spark más populares

Aunque puedes hacer un montón de cursos en Spark, obtener certificaciones de plataformas reputadas añade un valor significativo. A continuación, mencionamos programas populares de certificación Spark, costes asociados y sugerencias de material de estudio.  

Estos detalles te ayudarán a elegir el curso adecuado, adaptado a tus objetivos de aprendizaje y a tu presupuesto.

1. Desarrollador Spark certificado por Databricks para Apache Spark

Este Databricks se centra en la aplicación de habilidades de manipulación de datos utilizando la API Spark Dataframe. Pueden ser seleccionar, renombrar, filtrar, soltar y ordenar columnas de DataFrame. 

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

A quién va dirigido: Ingenieros de datos que quieran demostrar sus habilidades en el diseño, desarrollo 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 aprendizaje automático.  

Duración: El examen constará de 60 preguntas tipo test. Tendrás 120 minutos para resolverlos.

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

• Conceptos de arquitectura Spark - 10/60
• Aplicaciones de la arquitectura Spark, incluida la Ejecución Adaptativa de Consultas - 7/60
• API Spark DataFrame para tareas de manipulación de datos como filtrar, ordenar, unir tablas y más - 43/60

Coste: 200 $ por intento

2. Certificación Cloudera Spark and Hadoop Developer

El sitio certificación CCA Spark y Hadoop es para profesionales de datos que quieran especializarse tanto en Spark como en Hadoop. Aunque Spark es conocido por su velocidad de cálculo, Hadoop sigue ocupando su lugar para los desarrolladores que necesitan escalabilidad a un coste menor. 

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

A quién va dirigido: Ideal para profesionales de los datos que trabajen o aspiren a desempeñar funciones que impliquen tanto los marcos Spark como Hadoop.

Temas clave:

• API del marco de datos Spark 
• 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.

Coste: $295

3. Desarrollador Spark Certificado por MapR

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

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

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

A quién va dirigido: Este programa es ideal para los profesionales de los datos que trabajan o aspiran a trabajar en puestos que implican los marcos Spark y Hadoop.

Temas clave: 

• Crear y utilizar Conjuntos de Datos Distribuidos Resistentes (RDD)
• Crear y ejecutar aplicaciones Spark sencillas 
• Emparejar RDDs
• Operaciones con marcos de datos
• Comprender el modelo de ejecución de Spark y las configuraciones para la optimización
• Spark Streaming
• Conceptos de aprendizaje automático en Spark  

Duración: 120 minutos

Coste: $250

4. Certificación Spark de Desarrollador Certificado HDP (HDPCD)

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

Su producto, HDP (Hortonworks Data Platform), está diseñado para procesar big data 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 pone a prueba tu competencia en Aplicación Spark Scala, RDD, Variables Broadcast, Acumuladores, Transformaciones RDD, Acciones RDD, DataFrames, SparkSQL, etc.

A quién va dirigido: Esta certificación ayuda a todos los analistas, desarrolladores de Spark, ingenieros de datos y científicos de datos de diversos sectores.

Temas clave:

• Sesiones Spark y RDDs
• Variables de emisión y acumuladores
• Configurar las propiedades de Spark
• Crea aplicaciones Spark sencillas en Python o Scala
• Crear aplicaciones SparkSQL 
• Leer y escribir tablas Hive utilizando SparkSQL 

Duración: 120 min

Coste: $250

Comparación de las certificaciones Spark

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

Preparación para los exámenes de certificación Spark

Ahora ya sabes qué exámenes debes superar para convertirte en un desarrollador Spark certificado. Prepararse para estos exámenes implica aprender conceptos básicos de Spark, temas de SparkSQL y programación práctica con datos de muestra. 

Muchos cursos en línea, libros y tutoriales pueden ayudarte a preparar la certificación Spark. Aquí tienes algunos recursos populares que puedes utilizar para estudiar Spark.

Cursos en línea

DataCamp ofrece una serie de cursos sobre Spark. A continuación encontrarás 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 trucos Spark
• Tutorial de aprendizaje automático en Spark

Consejos para una preparación eficaz

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

Conoce el formato del examen

Antes de empezar a prepararte, investiga el formato del examen, la ponderación de los distintos temas y la distribución de las notas. Conocer el esquema completo del examen te da una idea clara de lo que tienes que estudiar. 

Encuentra respuestas a preguntas como los distintos formatos de preguntas que se hacen, la duración del examen, la nota de aprobado y otros criterios.

Haz un plan de estudio

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

Ahora ajusta los temas, los exámenes prácticos y las sesiones de estudio a tus bloques de tiempo libre y pon un recordatorio para que te avise cada día de cuándo es tu hora de estudio concentrado. De este modo, podrás dividir todo el programa de estudios en partes manejables. 

Exámenes prácticos

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

Mediante estos exámenes, puedes evaluar tus puntos débiles e identificar las áreas fuertes. Ajusta tu aprendizaje basándote en estas ideas para una preparación eficaz del examen. 

Únete a grupos de estudio

Unirte a distintos grupos de estudio y debatir allí tus dudas te ayuda a comprender cuál es tu posición entre tus compañeros. 

También puedes encontrar un compañero de estudio a través de estos grupos. Tener un compañero de estudio mantiene tu preparación entusiasta y responsable.

¿Cómo inscribirse y hacer el examen?

El proceso de inscripción para los exámenes difiere según el proveedor de certificación que elijas. Aquí tienes una guía general sobre cómo inscribirte, utilizando como ejemplo el examen de certificación Spark de Databricks.

Paso 1: Abre el Sitio web de Databricks.

Paso 2: Haz clic en el enlace de la plataforma de certificación que aparece en lasección 'Inscripción'.

Fuente: Databricks

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

Fuente: Databricks 

Paso 4: Ahora accede a tu cuenta, y haz clic en 'Inscribirse en una evaluación', y programa tu examen .

Cuando llegue el día del examen, asegúrate de que te conectas a la plataforma de examen con tiempo y con todos los requisitos del sistema satisfechos. 

La mayoría de los exámenes de certificación te dan indicaciones sobre el 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, tendrás más probabilidades de aprobarlo.

Si tu examen incluye tareas prácticas junto con preguntas objetivas, practica utilizando la plataforma del proveedor para familiarizarte con el entorno. Así evitarás sorpresas el día del examen.

Postcertificación: Próximos pasos

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

Una vez que recibas tu certificación, publícala en tu perfil de LinkedIn. De este modo, el mundo sabrá que estás certificado en Spark, y existe la probabilidad de que un reclutador se ponga en contacto contigo si hay una vacante en su empresa. Sin embargo, también depende de tus conexiones en LinkedIn y de tu perfil general en LinkedIn.

Además, añade la certificación a tu currículum. Crea una sección dedicada a ello y destaca allí tus certificados profesionales. 

Junto con tu currículum, tener un portafolio relevante aumenta tus posibilidades de ser contratado. Puedes utilizar constructor de portafolios gratuito de Datacamp para crear carteras de aspecto profesional. La herramienta tiene una sección separada para añadir tus certificados profesionales.

Éste no es el final de tu aprendizaje. Amplía continuamente tu conjunto de habilidades dentro del campo de los datos y obtén también certificaciones en ellas. También puedes prepararte para obtener certificaciones más avanzadas en Spark. Cuantas más certificaciones profesionales obtengas, más valioso serás para el sector.

Recursos de aprendizaje DataCamp como alternativa

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

Certificaciones DataCamp

Mientras que las certificaciones tradicionales ofrecen una perspectiva amplia, las certificaciones basadas en funciones, como las de DataCamp, ofrecen vías de aprendizaje centradas y personalizadas para distintas funciones laborales.

DataCamp ofrece certificaciones en Python, SQL y R, adaptadas específicamente a diversas funciones profesionales. Estas certificaciones son exhaustivas y rigurosas, y se centran en las competencias críticas 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 vitales para los científicos de datos.
• Analista de datos (Asociado y Profesional): Para los analistas de datos, la certificación evalúa las capacidades en gestión de datos, análisis exploratorio, visualización, fundamentos analíticos y comunicación.
• Ingeniero de datos (Asociado): Esta certificación, que se centra en el backend de las canalizaciones de datos, pone a prueba los conocimientos en gestión de datos, programación para ingeniería de datos y análisis exploratorio.

Las certificaciones específicas de cada función de DataCamp no sólo proporcionan un itinerario de aprendizaje estructurado, sino que también ofrecen un punto de referencia para que los alumnos midan sus habilidades con respecto a los estándares del sector.

Ventajas de los cursos DataCamp

DataCamp ofrece cursos con un plan de estudios completo, que incluye tanto videotutoriales como 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 para principiantes: Los cursos DataCamp están diseñados para ser accesibles a los principiantes. Empiezan con conceptos fundamentales y progresan gradualmente hasta el nivel especificado por el curso, ya sea introductorio o intermedio.
• Itinerarios de aprendizaje muy estructurados: DataCamp ofrece temas bien organizados, como el tema Spark, que secuencia los cursos en un orden óptimo para un aprendizaje eficaz.
• Flexibilidad y aplicación práctica: Estos cursos son autodidácticos, lo que te permite aprender a tu conveniencia desde cualquier lugar y en cualquier momento. Además, cada curso incluye proyectos del mundo real para ayudarte a aplicar tus conocimientos a escenarios prácticos.
• Certificación y acceso comunitario: Al completar un curso o tema, recibirás un certificado al instante. Además, tendrás acceso a la comunidad global de DataCamp, lo que mejorará tu experiencia de aprendizaje y tus oportunidades de establecer contactos.

Cursos DataCamp clave para Spark

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

¿Cómo puede ayudar DataCamp a preparar la certificación Spark?

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

Otra ventaja significativa de los cursos DataCamp es la vibrante comunidad. A diferencia de otros tutoriales en línea o canales de YouTube, donde resolver dudas puede ser todo un reto, DataCamp ofrece apoyo comunitario y foros de debate. Estas plataformas te permiten debatir y resolver dudas con eficacia.

Los cursos DataCamp incluyen pruebas de evaluación de habilidades, que te permiten seguir tu progreso de aprendizaje y aumentar tu confianza. Estas pruebas también te familiarizan con el entorno del examen, mejorando tu preparación para los exámenes de certificación.

Conclusión

La certificación Spark ofrece una oportunidad única de demostrar tus habilidades al mundo. Por tanto, sé prudente al elegir un programa de certificación. Para obtener el máximo reconocimiento, te recomendamos que te certifiques por una plataforma de renombre. También puedes elegir el programa de certificación en función de la ponderación de los distintos temas de Spark. 

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