Le 4 migliori certificazioni Apache Spark nel 2026

Il big data è un settore in rapida crescita, con strumenti e tecnologie innovative che lo rendono ogni giorno più promettente. Uno di questi strumenti, Apache Spark, rende l'elaborazione e le query sui dati più veloci ed efficienti. 

La domanda di Apache Spark dovrebbe crescere del 33% all'anno da qui al 2030. Questa crescente richiesta spinge i professionisti dei dati a cercare le certificazioni Spark per distinguersi sul mercato del lavoro. La certificazione non solo convalida le tue competenze su Spark, ma apre anche le porte a stipendi più alti e a nuove opportunità di carriera. 

Questo articolo ti guiderà tra alcune delle migliori certificazioni Spark per professionisti dei dati di tutti i livelli. Ti forniremo anche suggerimenti e risorse che ti aiuteranno a superare questi esami di certificazione.

Che cos'è Apache Spark?

I dati di addestramento del tuo modello sono più grandi di quanto la tua macchina riesca a gestire? O stai eseguendo query SQL che impiegano tutta la notte per terminare? Apache Spark è la soluzione per questi scenari.

Apache Spark è un motore open-source di calcolo distribuito per l'elaborazione di dataset su larga scala. Ma cosa significa qui "calcolo distribuito"? Spark esegue grandi dataset su più nodi in un cluster. Questi nodi svolgono in parallelo diversi compiti di elaborazione dei dati e combinano i risultati. 

Vediamo alcune delle caratteristiche principali di Apache Spark.

• Velocità: Spark offre un'esecuzione ad alta velocità grazie all'elaborazione in memoria. Significa che durante le fasi di esecuzione memorizza i dati nella RAM invece che su disco, consentendo un accesso più rapido.
• Librerie integrate: MLlib e GraphX sono le librerie di Spark per machine learning e l'elaborazione di grafi. MLlib include un'ampia gamma di algoritmi di machine learning, tra cui regressione, classificazione, clustering e altri. GraphX è una raccolta in crescita di algoritmi di grafo per compiti di elaborazione di dati a grafo. 
• Elaborazione in tempo reale: Spark Streaming consente a data engineer e data scientist di elaborare dati in tempo reale da varie fonti come Kafka, Flume, HDFS e altre. Questi dati elaborati possono poi essere inviati a database, dashboard in tempo reale, file system e report.
•  Supporto multi-lingaggio: Anche se Spark è scritto in Scala, supporta nativamente Python (PySpark) e Java. Inoltre, ha SparkR per i programmatori R e SparkSQL per interrogare i dati con sintassi SQL.
• Scalabilità: Spark si basa sul concetto di calcolo su cluster. È quindi scalabile orizzontalmente man mano che si aggiungono nodi al cluster per gestire grandi dataset. 

Rispetto a Hadoop, un altro framework per big data, Apache Spark è 100 volte più veloce. 

Tuttavia, Spark è più veloce di Hadoop perché usa la RAM invece di leggere e scrivere i dati intermedi su disco. In generale, Hadoop è ideale per l'elaborazione batch, mentre Spark gestisce sia il batch sia lo streaming in tempo reale.

Vantaggi di ottenere la certificazione Spark

Per chi vuole avviare o far avanzare la propria carriera nel settore dei dati, la certificazione Spark merita considerazione. La certificazione dimostra la tua competenza e la tua dedizione alla tecnologia. Ecco alcuni vantaggi nel conseguire una certificazione Spark:

Fonte: Creato da ChatGPT

Validazione delle competenze

Ottenere certificazioni richiede impegno e costanza nello studio. Dovrai studiare con attenzione e superare specifici esami. Questo processo complessivo ti assicura di acquisire le competenze teoriche e pratiche necessarie su Spark. 

Avanzamento di carriera

Trovare lavoro nel machine learning o nella data science, soprattutto come neolaureato, è impegnativo. Tuttavia, la certificazione Spark ti aiuterà a distinguerti tra i pari. Queste certificazioni rafforzano la tua credibilità presso i datori di lavoro, portando a migliori opportunità o promozioni.

I programmi di certificazione offrono anche l'accesso alle loro reti professionali, permettendoti di fare conoscenze con esperti del settore e scoprire ulteriori opportunità di lavoro. 

Aumento della retribuzione

Avere una certificazione riconosciuta ti dà un vantaggio rispetto ad altri candidati. Questo fornirà al recruiter un motivo in più per assumerti con uno stipendio più alto. 

Inoltre, le certificazioni dimostrano il tuo impegno per l'apprendimento continuo, facilitando le promozioni durante le valutazioni delle performance.

Analisi dettagliata delle certificazioni Spark più popolari

Anche se puoi seguire molti corsi su Spark, ottenere certificazioni da piattaforme affidabili aggiunge un valore significativo. Di seguito indichiamo i programmi di certificazione Spark più popolari, i relativi costi e suggerimenti sui materiali di studio.  

Questi dettagli ti aiuteranno a scegliere il percorso più adatto ai tuoi obiettivi di apprendimento e al tuo budget.

1. Databricks Certified Spark Developer for Apache Spark

Questa certificazione Databricks è incentrata sull'applicazione di competenze di manipolazione dei dati usando la Spark DataFrame API. Tra queste, selezionare, rinominare, filtrare, eliminare e ordinare colonne dei DataFrame. 

Inoltre, enfatizza la combinazione, lettura, scrittura e partizionamento dei DataFrame con schemi e ti dà la capacità di lavorare con le funzioni Spark SQL. Questa certificazione valuta anche le tue conoscenze di base sull'architettura di Spark. 

A chi è rivolta: Data engineer che vogliono dimostrare le loro competenze nella progettazione, nello sviluppo e nella manutenzione di pipeline di dati. La certificazione è popolare anche tra i data scientist che usano Spark per l'elaborazione dei dati e la creazione di modelli di machine learning.  

Durata: L'esame prevede 60 domande a scelta multipla. Avrai 120 minuti per risolverle.

Argomenti chiave: Ecco la ripartizione del peso dei vari argomenti in esame.

• Concetti di architettura Spark - 10/60
• Applicazioni dell'architettura Spark, inclusa l'Adaptive Query Execution - 7/60
• Spark DataFrame API per attività di manipolazione dati come filtraggio, ordinamento, join tra tabelle e altro - 43/60

Costo: 200 $ per tentativo

2. Cloudera Spark and Hadoop Developer Certification

La certificazione CCA Spark and Hadoop è per i professionisti dei dati che vogliono specializzarsi sia in Spark sia in Hadoop. Se da un lato Spark è noto per la velocità di calcolo, Hadoop resta valido per gli sviluppatori che necessitano di scalabilità a costi inferiori. 

Questa certificazione enfatizza due competenze richieste. La prima è la capacità di estrarre, caricare e trasformare dati su HDFS utilizzando le API di Spark. La seconda è la padronanza di SparkSQL per l'analisi dei dati. 

A chi è rivolta: Ideale per professionisti dei dati che lavorano o aspirano a lavorare con i framework Spark e Hadoop.

Argomenti chiave:

• Spark DataFrame API 
• Lettura e scrittura di diversi formati di file su HDFS/Hive

Durata: L'esame dura 120 minuti e prevede la risoluzione di 8-12 esercizi pratici sulla piattaforma Cloudera. La valutazione è immediata e, se superi il 70%, riceverai il certificato.

Costo: 295 $ 

3. MapR Certified Spark Developer

La certificazione Spark di MapR consolida le tue conoscenze concettuali su Spark e le tue capacità di programmazione. 

Sebbene l'esame contenga domande a risposta oggettiva, saranno presenti molti spezzoni di codice in Scala e dovrai scegliere l'opzione corretta. Questo verificherà la tua comprensione della programmazione in Spark.

Nota: questa certificazione richiede rigorosamente la programmazione in Scala, non in Python.

A chi è rivolta: Questo programma è ideale per professionisti dei dati che lavorano o aspirano a ruoli che coinvolgono i framework Spark e Hadoop.

Argomenti chiave: 

• Creazione e uso di Resilient Distributed Datasets (RDD)
• Creazione ed esecuzione di semplici applicazioni Spark 
• Pair RDD
• Operazioni sui DataFrame
• Comprensione del modello di esecuzione di Spark e delle configurazioni per l'ottimizzazione
• Spark Streaming
• Concetti di machine learning in Spark  

Durata: 120 minuti

Costo: 250 $

4. HDP Certified Developer (HDPCD) Spark certification

Hortonworks era un'azienda di dati che sviluppava piattaforme open-source basate su Apache Hadoop per l'archiviazione e l'elaborazione di grandi dataset. Nel 2019, Hortonworks si è fusa con Cloudera. 

Il loro prodotto, HDP (Hortonworks Data Platform), è progettato per elaborare big data in un ambiente di calcolo distribuito. Se decidi di ottenere questa certificazione, familiarizza con l'ambiente HDP, perché l'esame si svolgerà su questa piattaforma. 

Questa certificazione Hortonworks testa la tua competenza in Spark Scala Application, RDD, variabili broadcast, accumulatori, trasformazioni RDD, azioni RDD, DataFrame, SparkSQL e altro.

A chi è rivolta: Questa certificazione è utile per analyst, sviluppatori Spark, data engineer e data scientist in vari settori.

Argomenti chiave:

• Sessioni Spark e RDD
• Variabili broadcast e accumulatori
• Configurare le proprietà di Spark
• Creare semplici applicazioni Spark in Python o Scala
• Creare applicazioni SparkSQL 
• Leggere e scrivere tabelle Hive usando SparkSQL 

Durata: 120 min

Costo: 250 $

Confronto tra certificazioni Spark

Abbiamo riunito nella tabella qui sotto tutte le informazioni essenziali sulle certificazioni Spark, per aiutarti a scegliere quella giusta per te: 

Preparazione agli esami di certificazione Spark

Ora sai quali esami superare per diventare uno sviluppatore Spark certificato. Prepararsi a questi esami significa imparare i concetti fondamentali di Spark, gli argomenti di SparkSQL e fare pratica di programmazione con dati di esempio. 

Molti corsi online, libri e tutorial possono aiutarti a prepararti alla certificazione Spark. Ecco alcune risorse popolari che puoi usare per studiare Spark.

Corsi online

DataCamp offre un'ampia gamma di corsi su Spark. Qui sotto trovi alcuni consigli di corsi da varie piattaforme.

• Big Data with PySpark course
• Introduction to Spark SQL in Python course
• Introduction to Spark with sparklyr in R course
• Introduction to PySpark course
• Documentazione ufficiale di Apache Spark
• Cheat sheet di Spark
• Tutorial di machine learning in Spark

Consigli per una preparazione efficace

Seguire i consigli che seguono durante la preparazione aumenta le probabilità di superare l'esame o persino di ottenere un punteggio più alto. 

Conosci il formato dell'esame

Prima di iniziare a prepararti, informati sul formato dell'esame, sulla ripartizione del peso dei vari argomenti e sulla distribuzione dei punteggi. Conoscere l'intera struttura della prova ti dà un obiettivo chiaro su cosa studiare. 

Trova le risposte a domande come i diversi formati di quesiti proposti, la durata dell'esame, il punteggio minimo di superamento e altri criteri.

Fai un piano di studio

Un piano di studio efficace ti aiuta a raggiungere gli obiettivi di apprendimento entro la data dell'esame. Per prima cosa, blocca nel calendario gli impegni di lavoro e le attività personali. Questo ti darà una stima del tempo che ti resta per prepararti alla certificazione. 

Ora distribuisci argomenti, prove pratiche e sessioni di studio nei tuoi slot liberi e imposta un promemoria che ti avvisi ogni giorno quando è l'ora di studio focalizzato. In questo modo puoi suddividere l'intero programma in blocchi gestibili. 

Esami di pratica

La maggior parte delle certificazioni professionali, come la HDP Spark o la Cloudera Spark, valutano le tue abilità pratiche. Quindi esercitarti su quanto hai imparato con più simulazioni è importante quanto studiare il materiale. 

Attraverso queste prove, puoi valutare i tuoi punti deboli e individuare le aree forti. Adatta il tuo studio in base a questi insight per una preparazione efficace. 

Unisciti a gruppi di studio

Entrare in diversi gruppi di studio e discuterne i dubbi ti aiuta a capire a che punto sei rispetto ai tuoi pari. 

Puoi anche trovare un compagno di studio in questi gruppi. Avere un partner rende la preparazione più motivante e ti mantiene responsabile.

Come registrarsi e sostenere l'esame?

La procedura di registrazione agli esami varia in base al fornitore della certificazione scelto. Ecco una guida generale alla registrazione, usando come esempio l'esame di certificazione Spark di Databricks.

Passo 1: Apri il sito Databricks.

Passo 2: Clicca sul link della piattaforma di certificazione fornito nella sezione "Registration".

Fonte: Databricks

Passo 3: Apri il link mostrato nell'immagine qui sotto e compila tutti i tuoi dati per creare un nuovo account sulla piattaforma.

Fonte: Databricks 

Passo 4: Ora accedi al tuo account, clicca su "Register for an Assessment" e programma il tuo esame. 

Il giorno dell'esame assicurati di accedere in anticipo alla piattaforma di test con tutti i requisiti di sistema soddisfatti. 

La maggior parte degli esami di certificazione fornisce indicazioni sul tipo di domande e sui materiali di studio da utilizzare. Se hai coperto quei concetti e ti sei esercitato bene con domande nel formato dell'esame, è più probabile che tu superi la prova.

Se il tuo esame include esercizi pratici insieme a domande oggettive, esercitati sulla piattaforma del fornitore per familiarizzare con l'ambiente. Questo aiuterà a evitare sorprese il giorno dell'esame.

Dopo la certificazione: prossimi passi

I candidati certificati hanno circa una probabilità più alta del 25% di trovare lavoro. Le certificazioni professionali sono una prova della tua esperienza e mostrano il tuo impegno nel tuo campo. Ti mantengono aggiornato sulle ultime tendenze e best practice del settore. 

Una volta ricevuta la certificazione, pubblicala sul tuo profilo LinkedIn. In questo modo, il mondo saprà che sei certificato su Spark e c'è la possibilità che un recruiter ti contatti in caso di una posizione aperta nella sua azienda. Tuttavia, dipende anche dalle tue connessioni e dal tuo profilo LinkedIn nel suo complesso.

Inoltre, aggiungi la certificazione al tuo CV. Crea una sezione dedicata e metti in evidenza lì i tuoi attestati professionali. 

Accanto al CV, avere un portfolio pertinente aumenta le tue probabilità di essere assunto. Puoi usare il creatore gratuito di portfolio di Datacamp per realizzare portfolio professionali. Lo strumento ha una sezione apposita per aggiungere i tuoi certificati professionali.

Questo non è la fine del tuo apprendimento. Amplia continuamente il tuo set di competenze nell'ambito dei dati e certificati anche in quelle. Puoi anche prepararti per certificazioni più avanzate su Spark. Più certificazioni professionali ottieni, più valore avrai per il settore.

Risorse di apprendimento DataCamp come alternativa

Ovviamente, esistono molte altre alternative alle certificazioni Spark che potrebbero adattarsi meglio al tuo tempo, al tuo budget e alle tue ambizioni. 

Certificazioni DataCamp

Mentre le certificazioni tradizionali offrono una prospettiva ampia, le certificazioni basate sul ruolo, come quelle di DataCamp, forniscono percorsi di apprendimento mirati e personalizzati per specifiche figure professionali.

DataCamp propone certificazioni in Python, SQL e R, specificamente pensate per vari ruoli professionali. Queste certificazioni sono complete e rigorose, e puntano sulle competenze critiche necessarie per ciascuna posizione:

• Data Scientist (Associate & Professional): Questa certificazione valuta competenze in gestione dei dati, programmazione, sperimentazione statistica, analisi esplorativa, sviluppo di modelli e comunicazione, tutte abilità fondamentali per i data scientist.
• Data Analyst (Associate & Professional): Per i data analyst, la certificazione valuta abilità in gestione dei dati, analisi esplorativa, visualizzazione, fondamenti di analytics e comunicazione.
• Data Engineer (Associate): Concentrata sul backend delle pipeline di dati, questa certificazione verifica competenze in gestione dei dati, programmazione per il data engineering e analisi esplorativa.

Le certificazioni specifiche per ruolo di DataCamp non solo forniscono un percorso didattico strutturato, ma offrono anche un benchmark per misurare le proprie competenze rispetto agli standard del settore.

Vantaggi dei corsi DataCamp

DataCamp offre corsi con un curriculum completo, che include sia video tutorial sia blog che coprono tutti gli aspetti di Apache Spark. La piattaforma dispone anche di un IDE interattivo che ti permette di scrivere ed eseguire codice direttamente dal browser.

• Approccio adatto ai principianti: I corsi DataCamp sono progettati per essere accessibili ai principianti. Partono dai concetti fondamentali e progrediscono gradualmente fino al livello previsto dal corso, che sia introduttivo o intermedio.
• Percorsi di apprendimento altamente strutturati: DataCamp offre track ben organizzati, come il percorso Spark, che ordina i corsi in sequenza ottimale per un apprendimento efficace.
• Flessibilità e applicazione pratica: Questi corsi sono auto-ritmati, consentendoti di imparare quando vuoi e da dove vuoi. Inoltre, ogni corso include progetti reali per aiutarti ad applicare le conoscenze a scenari pratici.
• Certificato e accesso alla community: Al termine di un corso o di una track, riceverai subito un certificato. Inoltre, avrai accesso alla community globale di DataCamp, arricchendo l'apprendimento e le opportunità di networking.

Corsi DataCamp chiave per Spark

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

In che modo DataCamp può aiutare nella preparazione alla certificazione Spark?

In DataCamp, tutti i video tutorial sono realizzati da esperti del settore, garantendo che i corsi coprano tutti i dettagli necessari per prepararti alla maggior parte delle certificazioni. I corsi enfatizzano l'apprendimento pratico con esercizi di coding interattivi, fondamentali per padroneggiare le componenti pratiche degli esami di certificazione.

Un altro vantaggio significativo dei corsi DataCamp è la vivace community. A differenza di altri tutorial online o canali YouTube, dove può essere difficile risolvere i dubbi, DataCamp offre supporto della community e forum di discussione. Queste piattaforme ti consentono di discutere e risolvere le domande in modo efficace.

I corsi DataCamp includono test di valutazione delle competenze, che ti permettono di monitorare i tuoi progressi e costruire fiducia. Questi test ti familiarizzano anche con l'ambiente d'esame, migliorando la tua preparazione alle certificazioni.

Conclusione

La certificazione Spark offre un'opportunità unica per dimostrare le tue competenze al mondo. Quindi, sii oculato nella scelta del programma di certificazione. Per il massimo riconoscimento, consigliamo di certificarti con una piattaforma affidabile. Puoi anche scegliere il programma in base al peso attribuito ai diversi argomenti di Spark. 

Se inizi oggi il tuo percorso con Spark, il corso introduttivo a PySpark di DataCamp è un ottimo punto di partenza.