Khóa học
Làm sạch dữ liệu với PySpark
4 giờ
33.9K
Big data là một lĩnh vực đang phát triển nhanh, với các công cụ và công nghệ đổi mới khiến nó trở nên đầy hứa hẹn hơn mỗi ngày. Một trong những công cụ đó, Apache Spark, giúp xử lý và truy vấn dữ liệu nhanh hơn, hiệu quả hơn.
Nhu cầu về Apache Spark dự kiến tăng 33% mỗi năm từ nay đến 2030. Nhu cầu gia tăng này thúc đẩy các chuyên gia dữ liệu theo đuổi chứng chỉ Spark để nổi bật trên thị trường việc làm. Chứng chỉ không chỉ xác thực kỹ năng Spark của bạn mà còn mở ra cơ hội lương cao hơn và hướng đi nghề nghiệp mới.
Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn qua một số chứng chỉ Spark tốt nhất dành cho các chuyên gia dữ liệu ở mọi cấp độ. Chúng tôi cũng cung cấp mẹo và tài nguyên giúp bạn vượt qua các kỳ thi chứng chỉ này.
Apache Spark là gì?
Dữ liệu huấn luyện của mô hình có lớn hơn khả năng xử lý của máy bạn? Hoặc bạn đã chạy các truy vấn SQL mất cả đêm mới xong? Apache Spark là lời giải cho những tình huống này.
Apache Spark là một engine tính toán phân tán mã nguồn mở để xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn. Nhưng “tính toán phân tán” ở đây nghĩa là gì? Spark chạy các tập dữ liệu lớn trên nhiều nút trong một cụm. Những nút này đồng thời thực hiện các tác vụ xử lý dữ liệu khác nhau và tổng hợp kết quả.
Hãy xem một số tính năng chính của Apache Spark.
- Tốc độ: Spark cho phép thực thi tốc độ cao nhờ sử dụng xử lý trong bộ nhớ. Điều này có nghĩa là nó lưu dữ liệu trong RAM thay vì trên đĩa trong các giai đoạn thực thi, giúp truy cập nhanh hơn.
- Thư viện tích hợp: MLlib và GraphX là các thư viện học máy và xử lý đồ thị của Spark. MLlib chứa nhiều thuật toán học máy, bao gồm hồi quy, phân loại, phân cụm và các thuật toán khác. GraphX là bộ sưu tập ngày càng mở rộng các thuật toán đồ thị cho các tác vụ xử lý dữ liệu dạng đồ thị.
- Xử lý thời gian thực: Spark Streaming cho phép kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu xử lý dữ liệu thời gian thực từ nhiều nguồn như Kafka, Flume, HDFS và các nguồn khác. Dữ liệu đã xử lý có thể được đẩy vào cơ sở dữ liệu, bảng điều khiển trực tuyến, hệ thống tệp và báo cáo.
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Dù Spark được viết bằng Scala, nó cũng hỗ trợ Python (PySpark) và Java nguyên bản. Ngoài ra, có SparkR cho lập trình viên R và SparkSQL để truy vấn dữ liệu bằng cú pháp SQL.
- Khả năng mở rộng: Spark được xây dựng dựa trên khái niệm tính toán cụm. Vì vậy, nó có thể mở rộng theo chiều ngang khi thêm nhiều nút vào cụm để xử lý các tập dữ liệu lớn.
So với Hadoop, một framework big data khác, Apache Spark nhanh hơn 100 lần.
Tuy nhiên, Spark nhanh hơn Hadoop vì nó sử dụng RAM thay vì đọc/ghi dữ liệu trung gian lên đĩa. Nhìn chung, Hadoop phù hợp nhất cho xử lý theo lô, trong khi Spark có thể xử lý cả theo lô và streaming thời gian thực.
Lợi ích khi đạt chứng chỉ Spark
Đối với các chuyên gia muốn xây dựng hoặc thăng tiến sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu, chứng chỉ Spark rất đáng cân nhắc. Chứng chỉ chứng minh chuyên môn và cam kết của bạn với công nghệ. Dưới đây là một số lợi ích khi theo đuổi chứng chỉ Spark:
Nguồn: Được tạo bởi ChatGPT
Xác thực kỹ năng
Đạt chứng chỉ đòi hỏi nhiều nỗ lực học tập và tính kiên định. Bạn sẽ cần học nghiêm túc và vượt qua các bài thi. Toàn bộ quá trình đảm bảo bạn nắm được các kỹ năng Spark cả lý thuyết lẫn thực hành cần thiết.
Thăng tiến sự nghiệp
Tìm việc trong lĩnh vực học máy hoặc khoa học dữ liệu, đặc biệt với người mới, là điều khó. Tuy nhiên, chứng chỉ Spark sẽ giúp bạn nổi bật so với đồng nghiệp. Các chứng chỉ này tăng độ tin cậy của bạn với nhà tuyển dụng, dẫn đến cơ hội việc làm tốt hơn hoặc thăng chức.
Chương trình chứng chỉ cũng cung cấp quyền truy cập vào mạng lưới chuyên nghiệp của họ, cho phép bạn kết nối với chuyên gia trong ngành và khám phá thêm cơ hội việc làm.
Tăng thu nhập
Sở hữu chứng chỉ danh tiếng giúp bạn có lợi thế so với các ứng viên khác. Điều này mang đến cho nhà tuyển dụng thêm lý do để trả bạn mức lương cao hơn.
Hơn nữa, chứng chỉ thể hiện cam kết học hỏi liên tục của bạn, giúp dễ dàng được xét thăng tiến trong các đợt đánh giá hiệu suất.
Phân tích chi tiết các chứng chỉ Spark phổ biến
Mặc dù bạn có thể học nhiều khóa về Spark, việc đạt chứng chỉ từ các nền tảng uy tín mang lại giá trị đáng kể. Dưới đây, chúng tôi liệt kê các chương trình chứng chỉ Spark phổ biến, chi phí liên quan và gợi ý tài liệu học tập.
Những thông tin này sẽ giúp bạn chọn khóa học phù hợp với mục tiêu học tập và ngân sách.
1. Databricks Certified Spark Developer for Apache Spark
Chứng chỉ Databricks này tập trung vào áp dụng kỹ năng thao tác dữ liệu bằng Spark DataFrame API. Bao gồm chọn, đổi tên, lọc, bỏ và sắp xếp các cột DataFrame.
Ngoài ra, chứng chỉ nhấn mạnh việc kết hợp, đọc, ghi và phân vùng DataFrame với schema và khả năng làm việc với các hàm Spark SQL. Bài thi cũng đánh giá kiến thức cơ bản về kiến trúc Spark của bạn.
Đối tượng: Kỹ sư dữ liệu muốn chứng minh kỹ năng thiết kế, phát triển và vận hành pipeline dữ liệu. Chứng chỉ cũng phổ biến với các nhà khoa học dữ liệu sử dụng Spark để xử lý dữ liệu và xây dựng mô hình học máy.
Thời lượng: Bài thi có 60 câu hỏi trắc nghiệm. Bạn có 120 phút để làm.
Chủ đề chính: Trọng số các chủ đề trong bài thi như sau.
- Khái niệm kiến trúc Spark - 10/60
- Ứng dụng kiến trúc Spark, bao gồm Adaptive Query Execution - 7/60
- Spark DataFrame API cho các tác vụ thao tác dữ liệu như lọc, sắp xếp, nối bảng, và hơn thế nữa - 43/60
Chi phí: 200 USD mỗi lần thi
2. Cloudera Spark and Hadoop Developer Certification
Chứng chỉ CCA Spark and Hadoop dành cho các chuyên gia dữ liệu muốn chuyên sâu cả Spark và Hadoop. Trong khi Spark nổi tiếng về tốc độ tính toán, Hadoop vẫn giữ vị thế cho các nhà phát triển cần khả năng mở rộng với chi phí thấp hơn.
Chứng chỉ này nhấn mạnh hai kỹ năng bắt buộc. Thứ nhất là khả năng trích xuất, nạp và chuyển đổi dữ liệu trên HDFS bằng Spark API. Thứ hai là thành thạo sử dụng SparkSQL cho phân tích dữ liệu.
Đối tượng: Lý tưởng cho các chuyên gia dữ liệu đang làm hoặc hướng tới các vai trò liên quan đến cả framework Spark và Hadoop.
Chủ đề chính:
- Spark DataFrame API
- Đọc và ghi nhiều định dạng tệp vào HDFS/Hive
Thời lượng: Bài thi kéo dài 120 phút và gồm 8–12 bài tập thực hành trên nền tảng Cloudera. Kết quả được chấm ngay; nếu đạt trên 70%, bạn sẽ nhận chứng chỉ.
Chi phí: 295 USD
3. MapR Certified Spark Developer
MapR Spark certification củng cố kiến thức khái niệm về Spark và năng lực lập trình của bạn.
Mặc dù bài thi là dạng trắc nghiệm, sẽ có nhiều đoạn mã Scala và bạn phải chọn đáp án đúng. Điều này kiểm tra mức độ hiểu biết của bạn về lập trình Spark.
Lưu ý: Chứng chỉ này yêu cầu lập trình bằng Scala, không phải Python.
Đối tượng: Chương trình phù hợp cho các chuyên gia dữ liệu làm việc trong hoặc hướng tới các vai trò liên quan đến cả framework Spark và Hadoop.
Chủ đề chính:
- Tạo và sử dụng Resilient Distributed Datasets (RDD)
- Tạo và thực thi các ứng dụng Spark đơn giản
- Pair RDDs
- Các thao tác với DataFrame
- Hiểu mô hình thực thi Spark và cấu hình để tối ưu hóa
- Spark Streaming
- Các khái niệm học máy trong Spark
Thời lượng: 120 phút
Chi phí: 250 USD
4. HDP Certified Developer (HDPCD) Spark certification
Hortonworks là một công ty dữ liệu phát triển các nền tảng mã nguồn mở xoay quanh Apache Hadoop để lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu lớn. Năm 2019, Hortonworks sáp nhập với Cloudera.
Sản phẩm của họ, HDP (Hortonworks Data Platform), được thiết kế để xử lý big data trong môi trường tính toán phân tán. Nếu bạn quyết định lấy chứng chỉ này, hãy làm quen với môi trường HDP, vì kỳ thi sẽ được thực hiện trên nền tảng này.
Chứng chỉ Hortonworks này kiểm tra mức độ thành thạo của bạn về ứng dụng Spark Scala, RDD, biến Broadcast, Accumulator, các phép biến đổi RDD, hành động RDD, DataFrame, SparkSQL và nhiều nội dung khác.
Đối tượng: Chứng chỉ này hữu ích cho các nhà phân tích, nhà phát triển Spark, kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu thuộc nhiều ngành.
Chủ đề chính:
- Spark session và RDD
- Biến broadcast và accumulator
- Cấu hình thuộc tính Spark
- Tạo ứng dụng Spark đơn giản bằng Python hoặc Scala
- Tạo ứng dụng SparkSQL
- Đọc và ghi bảng Hive bằng SparkSQL
Thời lượng: 120 phút
Chi phí: 250 USD
So sánh các chứng chỉ Spark
Chúng tôi đã tổng hợp tất cả thông tin thiết yếu về các chứng chỉ Spark trong bảng dưới đây, giúp bạn chọn lựa chứng chỉ phù hợp:
Chuẩn bị cho các kỳ thi chứng chỉ Spark
Giờ đây bạn biết cần vượt qua những kỳ thi nào để trở thành nhà phát triển Spark được chứng nhận. Việc chuẩn bị bao gồm học các khái niệm cốt lõi của Spark, các chủ đề SparkSQL và lập trình thực hành với dữ liệu mẫu.
Có nhiều khóa học trực tuyến, sách và hướng dẫn giúp bạn chuẩn bị cho chứng chỉ Spark. Dưới đây là một số tài nguyên phổ biến bạn có thể dùng để học Spark.
Khóa học trực tuyến
DataCamp cung cấp nhiều khóa học về Spark. Dưới đây là một số gợi ý khóa học từ các nền tảng khác nhau.
- Big Data with PySpark course
- Introduction to Spark SQL in Python course
- Introduction to Spark with sparklyr in R course
- Introduction to PySpark course
- Tài liệu chính thức Apache Spark
- Spark cheat sheet
- Hướng dẫn học máy trong Spark
Mẹo ôn luyện hiệu quả
Áp dụng các mẹo sau trong quá trình chuẩn bị sẽ tăng cơ hội vượt qua kỳ thi, thậm chí đạt điểm cao.
Nắm rõ định dạng bài thi
Trước khi bắt đầu, hãy tìm hiểu định dạng bài thi, trọng số các chủ đề và cách phân bố điểm. Biết toàn bộ cấu trúc đề thi sẽ cho bạn mục tiêu rõ ràng về những gì cần học.
Tìm câu trả lời cho các câu hỏi như: các dạng câu hỏi, thời lượng bài thi, điểm đậu và các tiêu chí khác.
Lập kế hoạch học tập
Một kế hoạch học tập hiệu quả giúp bạn đạt mục tiêu trước ngày thi. Việc đầu tiên là chặn lịch các cam kết công việc và hoạt động cá nhân trong lịch của bạn. Điều này cho bạn ước lượng thời gian còn lại để chuẩn bị cho chứng chỉ.
Sau đó, sắp xếp các chủ đề, bài thi thử và buổi học vào các khoảng thời gian rảnh, đặt lời nhắc mỗi ngày khi đến giờ học tập trung. Bằng cách này, bạn có thể chia nhỏ toàn bộ đề cương thành các phần dễ quản lý.
Luyện đề
Hầu hết các chứng chỉ chuyên nghiệp, như HDP Spark hay Cloudera Spark, kiểm tra kỹ năng thực hành. Vì vậy, luyện tập những gì bạn đã học qua nhiều bài thi thử quan trọng không kém việc học lý thuyết.
Qua các bài này, bạn có thể đánh giá điểm yếu và xác định điểm mạnh. Điều chỉnh cách học dựa trên những insight đó để ôn luyện hiệu quả.
Tham gia nhóm học
Tham gia các nhóm học và thảo luận câu hỏi giúp bạn hiểu vị trí của mình so với bạn học.
Bạn cũng có thể tìm một bạn đồng hành học tập qua các nhóm này. Có bạn học giúp việc chuẩn bị hứng thú và có trách nhiệm hơn.
Cách đăng ký và thi?
Quy trình đăng ký khác nhau tùy nhà cung cấp chứng chỉ bạn chọn. Dưới đây là hướng dẫn chung về cách đăng ký, lấy ví dụ kỳ thi chứng chỉ Spark của Databricks.
Bước 1: Mở trang web Databricks.
Bước 2: Nhấp vào liên kết nền tảng chứng chỉ trong phần ‘Registration’.
Nguồn: Databricks
Bước 3: Mở liên kết như trong hình dưới và điền đầy đủ thông tin để tạo tài khoản mới trên nền tảng.
Nguồn: Databricks
Bước 4: Đăng nhập tài khoản của bạn, nhấp ‘Register for an Assessment’, và lên lịch thi.
Đến ngày thi, hãy đăng nhập sớm vào nền tảng kiểm tra và đảm bảo đáp ứng đầy đủ yêu cầu hệ thống.
Hầu hết kỳ thi chứng chỉ cung cấp thông tin về loại câu hỏi và tài liệu học bạn nên dùng. Nếu bạn đã học các khái niệm đó và luyện đúng định dạng câu hỏi, khả năng đậu sẽ cao hơn.
Nếu kỳ thi gồm cả bài thực hành cùng với câu hỏi trắc nghiệm, hãy luyện tập trên chính nền tảng của nhà cung cấp để làm quen với môi trường. Điều này giúp tránh bất ngờ trong ngày thi.
Sau khi đạt chứng chỉ: Bước tiếp theo
Ứng viên có chứng chỉ có khoảng xác suất tìm được việc cao hơn 25%. Chứng chỉ chuyên nghiệp là minh chứng cho chuyên môn và thể hiện cam kết với lĩnh vực của bạn. Chúng giúp bạn cập nhật xu hướng và thực tiễn tốt nhất trong ngành.
Ngay khi nhận chứng chỉ, hãy đăng lên hồ sơ LinkedIn của bạn. Như vậy, mọi người sẽ biết bạn đã được chứng nhận Spark, và có khả năng nhà tuyển dụng sẽ liên hệ nếu có vị trí trống phù hợp. Tuy nhiên, điều này còn phụ thuộc vào mạng lưới kết nối và hồ sơ tổng thể LinkedIn của bạn.
Ngoài ra, thêm chứng chỉ vào CV. Tạo một mục riêng để làm nổi bật các chứng chỉ chuyên môn của bạn.
Bên cạnh CV, có một portfolio phù hợp sẽ tăng cơ hội được tuyển. Bạn có thể dùng công cụ tạo portfolio miễn phí của Datacamp để tạo portfolio chuyên nghiệp. Công cụ có mục riêng để thêm chứng chỉ chuyên môn của bạn.
Đây chưa phải là điểm dừng. Hãy liên tục mở rộng bộ kỹ năng trong lĩnh vực dữ liệu và tiếp tục lấy chứng chỉ cho các kỹ năng đó. Bạn cũng có thể chuẩn bị cho các chứng chỉ Spark nâng cao hơn. Càng nhiều chứng chỉ chuyên nghiệp, bạn càng có giá trị với ngành.
Tài nguyên học tập DataCamp như một lựa chọn thay thế
Dĩ nhiên, có nhiều lựa chọn khác thay thế cho chứng chỉ Spark có thể phù hợp với thời gian, ngân sách và tham vọng của bạn hơn.
Chứng chỉ DataCamp
Trong khi các chứng chỉ truyền thống cung cấp góc nhìn rộng, chứng chỉ theo vai trò, như của DataCamp, mang đến lộ trình học tập tập trung, tùy chỉnh cho từng vị trí công việc cụ thể.
DataCamp cung cấp chứng chỉ về Python, SQL và R, được thiết kế riêng cho nhiều vai trò chuyên môn. Các chứng chỉ này toàn diện và khắt khe, tập trung vào các kỹ năng thiết yếu cho từng vị trí:
- Data Scientist (Associate & Professional): Chứng chỉ đánh giá năng lực quản lý dữ liệu, lập trình, thực nghiệm thống kê, phân tích khám phá, phát triển mô hình và truyền đạt—những kỹ năng cốt lõi của nhà khoa học dữ liệu.
- Data Analyst (Associate & Professional): Với nhà phân tích dữ liệu, chứng chỉ đánh giá khả năng quản lý dữ liệu, phân tích khám phá, trực quan hóa, nền tảng phân tích và truyền đạt.
- Data Engineer (Associate): Tập trung vào backend của pipeline dữ liệu, chứng chỉ kiểm tra kỹ năng quản lý dữ liệu, lập trình cho kỹ thuật dữ liệu và phân tích khám phá.
Chứng chỉ theo vai trò của DataCamp không chỉ cung cấp lộ trình học tập có cấu trúc mà còn là thước đo để người học so sánh kỹ năng với tiêu chuẩn ngành.
Ưu điểm của các khóa học DataCamp
DataCamp cung cấp các khóa học với chương trình toàn diện, gồm cả video và blog bao quát mọi khía cạnh của Apache Spark. Nền tảng còn có môi trường phát triển tích hợp (IDE) tương tác, cho phép bạn viết và chạy mã trực tiếp trên trình duyệt.
- Thân thiện với người mới bắt đầu: Các khóa học DataCamp được thiết kế dễ tiếp cận cho người mới. Khởi đầu từ các khái niệm nền tảng và tiến dần đến trình độ được nêu của khóa học, dù là nhập môn hay trung cấp.
- Lộ trình học có cấu trúc cao: DataCamp cung cấp các track được tổ chức tốt, như track Spark, sắp xếp khóa học theo thứ tự tối ưu để học hiệu quả.
- Linh hoạt và thực tiễn: Các khóa học tự học, cho phép bạn học linh hoạt mọi lúc, mọi nơi. Ngoài ra, mỗi khóa đều có dự án thực tế giúp bạn áp dụng kiến thức vào bối cảnh cụ thể.
- Chứng nhận và cộng đồng: Sau khi hoàn thành khóa hoặc track, bạn nhận chứng chỉ ngay. Hơn nữa, bạn được truy cập cộng đồng toàn cầu của DataCamp, nâng cao trải nghiệm học và mở rộng mạng lưới.
Các khóa học DataCamp chủ chốt về Spark
DataCamp có thể giúp gì cho việc chuẩn bị chứng chỉ Spark?
Tại DataCamp, tất cả video hướng dẫn do chuyên gia trong ngành phát triển, đảm bảo khóa học bao quát đầy đủ chi tiết cần thiết để chuẩn bị cho hầu hết chứng chỉ. Các khóa học nhấn mạnh học qua thực hành với bài tập mã tương tác, vô cùng hữu ích để làm chủ các phần thực tiễn của kỳ thi chứng chỉ.
Một lợi thế lớn khác của các khóa học DataCamp là cộng đồng sôi động. Khác với các hướng dẫn trực tuyến hay kênh YouTube nơi việc giải đáp thắc mắc có thể khó khăn, DataCamp cung cấp hỗ trợ cộng đồng và diễn đàn thảo luận. Những nền tảng này giúp bạn trao đổi và giải quyết câu hỏi hiệu quả.
Các khóa học DataCamp có bài kiểm tra đánh giá kỹ năng, cho phép bạn theo dõi tiến độ học và xây dựng sự tự tin. Các bài kiểm tra này cũng giúp bạn làm quen với môi trường thi, tăng mức độ sẵn sàng cho kỳ thi chứng chỉ.
Kết luận
Chứng chỉ Spark mang đến cơ hội độc đáo để bạn chứng tỏ kỹ năng với thế giới. Vì vậy, hãy sáng suốt khi chọn chương trình chứng chỉ. Để có mức độ công nhận cao nhất, chúng tôi khuyến nghị lấy chứng chỉ từ nền tảng uy tín. Bạn cũng có thể chọn chương trình dựa trên trọng số các chủ đề Spark khác nhau.
Nếu bạn bắt đầu hành trình với Spark hôm nay, khóa học giới thiệu về PySpark của DataCamp là điểm khởi đầu tuyệt vời.
Chủ đề
