4 Sertifikasi Apache Spark Teratas pada 2026

Big data adalah bidang yang berkembang pesat dengan beragam alat dan teknologi inovatif yang membuatnya kian menjanjikan setiap hari. Salah satu alat tersebut, Apache Spark, membuat pemrosesan dan kueri data menjadi lebih cepat dan efisien. 

Permintaan untuk Apache Spark diperkirakan akan tumbuh 33% per tahun antara sekarang hingga 2030. Permintaan yang meningkat ini mendorong para profesional data untuk mengejar sertifikasi Spark agar menonjol di pasar kerja. Sertifikasi tidak hanya memvalidasi keterampilan Spark Anda, tetapi juga membuka peluang gaji yang lebih tinggi dan kesempatan karier baru. 

Artikel ini akan memandu Anda melalui beberapa sertifikasi Spark terbaik untuk profesional data di semua level. Kami juga akan memberikan tips dan sumber daya yang membantu Anda menaklukkan ujian sertifikasi ini.

Apa itu Apache Spark?

Apakah data pelatihan model Anda lebih besar daripada yang dapat ditangani mesin Anda? Atau apakah Anda menjalankan kueri SQL yang memakan waktu semalaman? Apache Spark adalah solusi untuk skenario tersebut.

Apache Spark adalah mesin komputasi terdistribusi open-source untuk memproses kumpulan data berskala besar. Namun apa arti ‘komputasi terdistribusi’ di sini? Spark menjalankan kumpulan data besar pada banyak node dalam sebuah klaster. Node-node ini mengeksekusi berbagai tugas pemrosesan data secara bersamaan dan menggabungkan hasilnya. 

Mari lihat beberapa fitur kunci Apache Spark.

• Kecepatan: Spark menawarkan eksekusi berkecepatan tinggi dengan memanfaatkan komputasi in-memory. Artinya, ia menyimpan data di RAM alih-alih di disk selama tahap eksekusi, sehingga akses menjadi lebih cepat.
• Pustaka bawaan: MLlib dan GraphX adalah pustaka pembelajaran mesin dan pemrosesan graf milik Spark. MLlib berisi berbagai algoritma machine learning, termasuk regresi, klasifikasi, klastering, dan lainnya. GraphX adalah kumpulan algoritma graf yang terus berkembang untuk tugas pemrosesan data graf. 
• Pemrosesan real-time: Spark Streaming memungkinkan data engineer dan data scientist memproses data real-time dari berbagai sumber seperti Kafka, Flume, HDFS, dan lainnya. Data yang telah diproses dapat didorong ke basis data, dasbor langsung, sistem berkas, dan laporan.
•  Dukungan multi-bahasa: Meskipun Spark ditulis dalam Scala, Spark juga mendukung Python (PySpark) dan Java secara native. Selain itu, tersedia SparkR untuk pemrogram R dan SparkSQL untuk mengkueri data menggunakan sintaks SQL.
• Skalabilitas: Spark dibangun di atas konsep komputasi klaster. Jadi, Spark dapat diskalakan secara horizontal dengan menambahkan lebih banyak node ke klaster untuk menangani kumpulan data besar. 

Dibandingkan dengan Hadoop, kerangka big data lainnya, Apache Spark 100 kali lebih cepat. 

Namun, Spark lebih cepat daripada Hadoop karena menggunakan RAM alih-alih membaca dan menulis data perantara ke disk. Secara umum, Hadoop paling cocok untuk pemrosesan batch, sedangkan Spark dapat melakukan pemrosesan batch sekaligus streaming real-time.

Manfaat Mendapatkan Sertifikasi Spark

Bagi profesional yang ingin membangun atau memajukan karier di bidang data, sertifikasi Spark patut dipertimbangkan. Sertifikasi membuktikan keahlian dan dedikasi Anda terhadap teknologi tersebut. Berikut beberapa manfaat mengejar sertifikasi Spark:

Sumber: Dibuat oleh ChatGPT

Validasi keterampilan

Meraih sertifikasi memerlukan banyak usaha belajar dan konsistensi. Anda perlu belajar dengan tekun dan lulus ujian tertentu. Proses ini memastikan Anda memperoleh keterampilan Spark teoretis dan praktis yang diperlukan. 

Kemajuan karier

Mendapatkan pekerjaan di bidang machine learning atau data science, terutama bagi pemula, itu menantang. Namun, sertifikasi Spark akan membantu Anda menonjol di antara rekan-rekan. Sertifikasi ini meningkatkan kredibilitas Anda di mata pemberi kerja, yang dapat berujung pada peluang kerja atau promosi yang lebih baik.

Program sertifikasi juga memberi akses ke jaringan profesional mereka, memungkinkan Anda berkenalan dengan para ahli industri dan menemukan lebih banyak peluang kerja. 

Kenaikan gaji

Memiliki sertifikasi bereputasi memberi Anda keunggulan dibanding pelamar lain. Ini memberi perekrut alasan tambahan untuk merekrut Anda dengan gaji lebih tinggi. 

Selain itu, sertifikasi menunjukkan komitmen Anda terhadap pembelajaran berkelanjutan, sehingga lebih mudah mendapatkan promosi saat evaluasi kinerja.

Ulasan Mendetail Sertifikasi Spark Populer

Meski ada banyak kursus Spark, meraih sertifikasi dari platform bereputasi menambah nilai signifikan. Di bawah ini, kami sebutkan program sertifikasi Spark populer, biaya terkait, dan saran materi belajar.  

Rincian ini akan membantu Anda memilih kursus yang tepat sesuai tujuan belajar dan anggaran Anda.

1. Databricks Certified Spark Developer for Apache Spark

Sertifikasi Databricks ini berfokus pada penerapan keterampilan manipulasi data menggunakan Spark DataFrame API, seperti memilih, mengganti nama, memfilter, menghapus, dan mengurutkan kolom DataFrame. 

Selain itu, sertifikasi ini menekankan penggabungan, pembacaan, penulisan, dan pemartisian DataFrame dengan skema serta memberi Anda kemampuan untuk bekerja dengan fungsi Spark SQL. Sertifikasi ini juga menilai pengetahuan dasar arsitektur Spark Anda. 

Untuk siapa: Data engineer yang ingin menunjukkan keterampilan dalam merancang, mengembangkan, dan memelihara pipeline data. Sertifikasi ini juga populer di kalangan data scientist yang menggunakan Spark untuk pemrosesan data dan membangun model machine learning.  

Durasi: Terdapat 60 soal pilihan ganda dalam ujian. Anda memiliki waktu 120 menit untuk menyelesaikannya.

Topik kunci: Berikut bobot berbagai topik untuk ujian.

• Konsep arsitektur Spark - 10/60
• Aplikasi arsitektur Spark, termasuk Adaptive Query Execution - 7/60
• Spark DataFrame API untuk tugas manipulasi data seperti filtering, sorting, join tabel, dan lainnya - 43/60

Biaya: $200 per percobaan

2. Cloudera Spark and Hadoop Developer Certification

Sertifikasi CCA Spark and Hadoop ditujukan bagi profesional data yang ingin mengkhususkan diri pada Spark dan Hadoop. Meski Spark dikenal akan kecepatan komputasinya, Hadoop tetap pada porsinya bagi pengembang yang membutuhkan skalabilitas dengan biaya lebih rendah. 

Sertifikasi ini menekankan dua keterampilan wajib. Pertama, kemampuan mengekstrak, memuat, dan mentransformasi data di HDFS menggunakan Spark API. Kedua, kemahiran menggunakan SparkSQL untuk analisis data. 

Untuk siapa: Ideal bagi profesional data yang bekerja atau ingin bekerja dengan kerangka Spark dan Hadoop.

Topik kunci:

• Spark DataFrame API 
• Membaca dan menulis berbagai format file ke HDFS/Hive

Durasi: Ujian berdurasi 120 menit dan melibatkan penyelesaian 8–12 tugas praktik di platform Cloudera. Nilai akan diberikan segera, dan jika Anda meraih skor di atas 70%, Anda akan menerima sertifikat.

Biaya: $295 

3. MapR Certified Spark Developer

MapR Spark certification memperkokoh pengetahuan konseptual Spark dan kemampuan pemrograman Anda. 

Meskipun ujian berisi soal objektif, akan ada banyak potongan kode dalam Scala, dan Anda harus memilih opsi yang benar. Ini akan menguji pemahaman Anda tentang pemrograman Spark.

Catatan: Sertifikasi ini secara ketat menuntut pemrograman dalam Scala, bukan Python.

Untuk siapa: Program ini ideal bagi profesional data yang bekerja atau ingin bekerja dengan kerangka Spark dan Hadoop.

Topik kunci: 

• Membuat dan menggunakan Resilient Distributed Datasets (RDD)
• Membuat dan mengeksekusi aplikasi Spark sederhana 
• Pair RDDs
• Operasi DataFrame
• Memahami model eksekusi Spark dan konfigurasi untuk optimisasi
• Spark Streaming
• Konsep machine learning di Spark  

Durasi: 120 menit

Biaya: $250

4. HDP Certified Developer (HDPCD) Spark certification

Hortonworks adalah perusahaan data yang mengembangkan platform open-source seputar Apache Hadoop untuk penyimpanan dan pemrosesan kumpulan data besar. Pada 2019, Hortonworks bergabung dengan Cloudera. 

Produk mereka, HDP (Hortonworks Data Platform), dirancang untuk memproses big data dalam lingkungan komputasi terdistribusi. Jika Anda memutuskan untuk meraih sertifikasi ini, biasakan diri dengan lingkungan HDP, karena ujian akan dilakukan di platform ini. 

Sertifikasi Hortonworks ini menguji kemahiran Anda dalam Aplikasi Spark Scala, RDD, Broadcast Variables, Accumulators, transformasi RDD, Aksi RDD, DataFrame, SparkSQL, dan lainnya.

Untuk siapa: Sertifikasi ini membantu para analis, pengembang Spark, data engineer, dan data scientist di berbagai industri.

Topik kunci:

• Sesi Spark dan RDD
• Broadcast variables dan accumulators
• Mengonfigurasi properti Spark
• Membuat aplikasi Spark sederhana dalam Python atau Scala
• Membuat aplikasi SparkSQL 
• Membaca dan menulis tabel Hive menggunakan SparkSQL 

Durasi: 120 menit

Biaya: $250

Perbandingan Sertifikasi Spark

Kami telah mengumpulkan semua informasi penting tentang sertifikasi Spark pada tabel di bawah, membantu Anda memilih yang paling tepat untuk Anda: 

Persiapan Ujian Sertifikasi Spark

Kini Anda tahu ujian apa saja yang harus dilalui untuk menjadi pengembang Spark tersertifikasi. Mempersiapkan ujian ini meliputi mempelajari konsep inti Spark, topik SparkSQL, dan pemrograman praktik dengan data contoh. 

Banyak kursus online, buku, dan tutorial yang dapat membantu Anda mempersiapkan sertifikasi Spark. Berikut beberapa sumber populer yang dapat Anda gunakan untuk mempelajari Spark.

Kursus online

DataCamp menawarkan berbagai kursus tentang Spark. Di bawah ini beberapa rekomendasi kursus dari berbagai platform.

• Big Data with PySpark course
• Introduction to Spark SQL in Python course
• Introduction to Spark with sparklyr in R course
• Introduction to PySpark course
• Dokumentasi resmi Apache Spark
• Lembar contekan Spark
• Tutorial machine learning di Spark

Tips untuk persiapan efektif

Menerapkan tips berikut selama persiapan akan meningkatkan peluang Anda lulus ujian atau bahkan meraih skor lebih tinggi. 

Kenali format ujian

Sebelum mulai belajar, telusuri format ujian, bobot berbagai topik, dan distribusi nilai. Mengetahui garis besar keseluruhan naskah ujian memberi Anda target jelas tentang apa yang perlu dipelajari. 

Cari jawaban untuk pertanyaan seperti format soal yang diajukan, durasi ujian, nilai kelulusan, dan kriteria lainnya.

Buat rencana belajar

Rencana belajar yang efektif membantu Anda mencapai tujuan belajar tepat waktu ujian. Hal pertama yang harus dilakukan adalah memblokir komitmen kerja dan aktivitas pribadi di kalender Anda. Ini akan memberi gambaran berapa banyak waktu yang tersisa untuk mempersiapkan sertifikasi. 

Sekarang, sesuaikan topik, ujian latihan, dan sesi belajar ke dalam blok waktu luang Anda dan pasang pengingat harian saat waktunya fokus belajar. Dengan begitu, Anda dapat memecah seluruh silabus menjadi bagian-bagian yang mudah dikelola. 

Ujian latihan

Kebanyakan sertifikasi profesional, seperti sertifikasi HDP Spark atau Cloudera Spark, menguji keterampilan praktis Anda. Jadi, mempraktikkan apa yang telah Anda pelajari melalui berbagai uji coba tiruan sama pentingnya dengan mempelajari materinya. 

Melalui ujian ini, Anda dapat menilai titik lemah dan mengidentifikasi area kuat. Sesuaikan pembelajaran berdasarkan wawasan ini untuk persiapan ujian yang efektif. 

Bergabung dengan kelompok belajar

Bergabung dengan kelompok belajar dan mendiskusikan pertanyaan di sana membantu Anda memahami posisi Anda di antara rekan-rekan. 

Anda juga dapat menemukan partner belajar melalui kelompok ini. Memiliki partner belajar menjaga semangat dan akuntabilitas persiapan Anda.

Cara Mendaftar dan Mengikuti Ujian?

Proses pendaftaran ujian berbeda-beda tergantung penyedia sertifikasi yang Anda pilih. Berikut panduan umum cara mendaftar, dengan contoh ujian sertifikasi Spark dari Databricks.

Langkah 1: Buka situs Databricks.

Langkah 2: Klik tautan platform sertifikasi yang tersedia di bagian ‘Registration’.

Sumber: Databricks

Langkah 3: Buka tautan seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah dan isi semua detail Anda untuk membuat akun baru di platform.

Sumber: Databricks 

Langkah 4: Sekarang masuk ke akun Anda, klik ‘Register for an Assessment’, dan jadwalkan ujian Anda. 

Saat hari ujian tiba, pastikan Anda masuk ke platform tes lebih awal dengan semua persyaratan sistem telah terpenuhi. 

Sebagian besar ujian sertifikasi memberi Anda wawasan tentang jenis pertanyaan dan materi belajar yang harus digunakan. Jika Anda telah mencakup konsep-konsep tersebut dan berlatih dengan soal-soal sesuai format ujian, peluang Anda lulus akan lebih besar.

Jika ujian Anda mencakup tugas praktik selain pertanyaan objektif, berlatihlah menggunakan platform penyedia untuk membiasakan diri dengan lingkungannya. Ini akan membantu menghindari kejutan saat hari ujian.

Pasca-Sertifikasi: Langkah Selanjutnya

Kandidat tersertifikasi memiliki sekitar 25% probabilitas lebih tinggi untuk mendapatkan pekerjaan. Sertifikasi profesional merupakan bukti keahlian Anda dan menunjukkan komitmen Anda terhadap bidang tersebut. Sertifikasi juga membuat Anda tetap mengikuti tren dan praktik terbaik terbaru di industri. 

Setelah menerima sertifikasi, unggahlah ke profil LinkedIn Anda. Dengan begitu, dunia luar akan tahu bahwa Anda tersertifikasi dalam Spark, dan ada kemungkinan perekrut akan menghubungi Anda jika ada lowongan di perusahaan mereka. Namun, ini juga bergantung pada koneksi dan profil LinkedIn Anda secara keseluruhan.

Selain itu, tambahkan sertifikasi ke resume Anda. Buat bagian khusus untuk ini dan soroti sertifikat profesional Anda di sana. 

Bersamaan dengan resume, memiliki portofolio relevan meningkatkan peluang Anda untuk diterima. Anda dapat menggunakan pembangun portofolio gratis Datacamp untuk membuat portofolio yang tampak profesional. Alat ini memiliki bagian terpisah untuk menambahkan sertifikat profesional Anda.

Ini bukan akhir dari pembelajaran Anda. Terus perluas keterampilan di bidang data dan dapatkan sertifikasi di bidang tersebut juga. Anda juga bisa mempersiapkan sertifikasi Spark yang lebih lanjutan. Semakin banyak sertifikasi profesional yang Anda raih, semakin tinggi nilai Anda bagi industri.

Sumber Belajar DataCamp sebagai Alternatif

Tentu saja, ada banyak alternatif lain selain sertifikasi Spark yang mungkin lebih sesuai dengan waktu, anggaran, dan ambisi Anda. 

Sertifikasi DataCamp

Sementara sertifikasi tradisional menawarkan perspektif luas, sertifikasi berbasis peran, seperti dari DataCamp, menghadirkan jalur belajar terfokus yang disesuaikan untuk peran pekerjaan tertentu.

DataCamp menyediakan sertifikasi dalam Python, SQL, dan R yang secara khusus disesuaikan untuk berbagai peran profesional. Sertifikasi ini komprehensif dan ketat, menajamkan keterampilan krusial yang diperlukan untuk setiap posisi:

• Data Scientist (Associate & Professional): Sertifikasi ini menilai kompetensi dalam pengelolaan data, pemrograman, eksperimen statistik, analisis eksploratif, pengembangan model, dan komunikasi—keterampilan yang vital bagi data scientist.
• Data Analyst (Associate & Professional): Untuk data analyst, sertifikasi mengevaluasi kemampuan dalam pengelolaan data, analisis eksploratif, visualisasi, dasar-dasar analitik, dan komunikasi.
• Data Engineer (Associate): Berfokus pada sisi backend pipeline data, sertifikasi ini menguji keterampilan dalam pengelolaan data, pemrograman untuk data engineering, dan analisis eksploratif.

Sertifikasi khusus peran dari DataCamp tidak hanya memberikan jalur belajar terstruktur, tetapi juga tolok ukur bagi pembelajar untuk mengukur keterampilannya terhadap standar industri.

Keunggulan kursus DataCamp

DataCamp menawarkan kursus dengan kurikulum komprehensif, termasuk tutorial video dan blog yang mencakup semua aspek Apache Spark. Platform ini juga memiliki lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) interaktif, sehingga Anda dapat menulis dan mengeksekusi kode langsung dari browser.

• Ramah pemula: Kursus DataCamp dirancang agar mudah diakses pemula. Kursus dimulai dari konsep dasar dan bertahap naik ke level yang ditentukan, baik pengantar maupun menengah.
• Jalur belajar sangat terstruktur: DataCamp menyediakan track yang tertata, seperti track Spark, yang menyusun kursus dalam urutan optimal untuk pembelajaran efektif.
• Fleksibilitas dan aplikasi praktis: Kursus bersifat mandiri (self-paced), memungkinkan Anda belajar kapan pun dan di mana pun. Selain itu, setiap kursus menyertakan proyek dunia nyata untuk membantu Anda menerapkan pengetahuan pada skenario praktis.
• Sertifikat dan akses komunitas: Setelah menyelesaikan kursus atau track, Anda akan menerima sertifikat secara instan. Selain itu, Anda mendapat akses ke komunitas global DataCamp, yang memperkaya pengalaman belajar dan peluang jejaring.

Kursus DataCamp utama untuk Spark

• Big Data with PySpark 
• Introduction to Spark SQL in Python 
• Introduction to Spark with sparklyr in R 

Bagaimana DataCamp dapat membantu persiapan Sertifikasi Spark?

Di DataCamp, semua tutorial video dikembangkan oleh pakar industri, memastikan kursus mencakup semua detail yang diperlukan untuk mempersiapkan sebagian besar sertifikasi. Kursus menekankan pembelajaran praktik dengan latihan coding interaktif, yang sangat berharga untuk menguasai komponen praktis ujian sertifikasi.

Keunggulan signifikan lain dari kursus DataCamp adalah komunitasnya yang dinamis. Tidak seperti tutorial online atau kanal YouTube lain, di mana menyelesaikan keraguan bisa menantang, DataCamp menawarkan dukungan komunitas dan forum diskusi. Platform ini memungkinkan Anda mendiskusikan dan menyelesaikan pertanyaan secara efektif.

Kursus DataCamp mencakup tes penilaian keterampilan, memungkinkan Anda melacak kemajuan belajar dan membangun kepercayaan diri. Tes-tes ini juga membiasakan Anda dengan lingkungan ujian, sehingga meningkatkan kesiapan untuk ujian sertifikasi.

Kesimpulan

Sertifikasi Spark memberikan kesempatan unik untuk menunjukkan keterampilan Anda kepada dunia. Jadi, bijaklah saat memilih program sertifikasi. Untuk pengakuan maksimal, kami sarankan mendapatkan sertifikasi dari platform bereputasi. Anda juga dapat memilih program sertifikasi berdasarkan bobot berbagai topik Spark. 

Jika Anda memulai perjalanan Spark hari ini, kursus pengantar PySpark dari DataCamp adalah titik awal yang sangat baik.