Você precisará ter concluído um curso de introdução à linguagem de programação na qual está usando o Spark. 

Tudo isso você pode encontrar aqui:

Introdução ao Python

Introdução ao R

Introdução ao SQL

Além disso, qualquer pessoa pode começar a usar o Spark por meio de exercícios simples e interativos no DataCamp.

Se você já estiver familiarizado com Python e bibliotecas como Pandas, o PySpark é uma boa linguagem para aprender a criar análises e pipelines mais dimensionáveis.

O Apache Spark é basicamente um mecanismo de computação que trabalha com grandes conjuntos de dados, processando-os em sistemas paralelos e em lote.

O Spark é escrito em Scala, e o PySpark foi lançado para dar suporte à colaboração do Spark e do Python.

Você adquirirá a capacidade de analisar dados e treinar modelos de aprendizado de máquina em conjuntos de dados de grande escala - uma habilidade valiosa para se tornar um cientista de dados. 

Ter o conhecimento necessário para trabalhar com estruturas de big data, como o Apache Spark, fará com que você se destaque.

O Apache Spark é um sistema de processamento distribuído e de código aberto usado para cargas de trabalho de big data. 

Ele utiliza cache na memória e execução de consultas otimizada para consultas analíticas rápidas em dados de qualquer tamanho. 

Ele fornece APIs de desenvolvimento em Java, Scala, Python e R, e oferece suporte à reutilização de código em várias cargas de trabalho - processamento em lote, consultas interativas, análise em tempo real, aprendizado de máquina e processamento de gráficos.