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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark Python

Databricks Certified Associate Developer
for Apache Spark (Python)

La certification Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark valide votre compréhension fondamentale du framework Apache Spark et de son architecture distribuée. Elle atteste de votre maîtrise technique de l'API Spark DataFrame avec Python (PySpark) pour manipuler, transformer, filtrer et agréger des volumes de données massifs à grande échelle.

  • Domaine : Big Data, Data Engineering & Analyse distribuée
  • Niveau : Associate (Développeur)
  • Public : Data Engineers, Data Scientists, Développeurs Big Data Python
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Détails de la Certification – Databricks DCAD (Python)

Objectif

La certification Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark évalue votre capacité à comprendre l'architecture d'un cluster Spark (Drivers, Executors, Slots) et à appliquer les transformations et actions de l'API DataFrame via Python (PySpark). Elle garantit que vous savez manipuler des schémas, optimiser l'exécution de requêtes et résoudre des problématiques de traitement distribué complexes.

Compétences évaluées
  • Architecture Apache Spark (17%) : Compréhension des rôles du Driver et des Executors, des concepts de Partitions, des Slots, des transformations Paresseuses (Lazy Evaluation), des Actions, et du cycle de vie des Jobs/Stages/Tasks.
  • API Spark DataFrame avec Python (72%) : Sélection, renommage et création de colonnes, filtrage de lignes, tris, agrégations, jointures (Joins), gestion des valeurs manquantes (Null/NaN), et manipulation des types complexes (Arrays/Maps/Structs).
  • Optimisation et Administration Spark (11%) : Compréhension du mécanisme de mise en cache (Caching/Persist) et de ses niveaux de stockage, optimisation de base (Broadcast Joins) et configuration des propriétés fondamentales de Spark.
Modules de formation couverts
01
Architecture distribuée

Compréhension fine du fonctionnement des clusters Master/Worker, de la parallélisation et de la distribution de la charge.

02
Transformations vs Actions

Maîtrise de l'évaluation paresseuse : distinction entre les transformations (narrow vs wide) et le déclenchement des actions.

03
Sélection & Filtrage (PySpark)

Utilisation intensive des fonctions `select`, `filter`, `where`, `withColumn` et `drop` pour restructurer les DataFrames.

04
Agrégations & Jointures

Calculs statistiques groupés (`groupBy`, `agg`) et exécution sécurisée de jointures (`join`) à travers le cluster.

05
UDFs & Fonctions intégrées

Exploitation du module `pyspark.sql.functions` et implémentation de fonctions utilisateur (UDFs) en Python.

06
I/O et Formats de Données

Lecture et écriture de données (`spark.read`, `df.write`) optimisées pour les formats standards du Big Data (Parquet, Delta, JSON, CSV).

Détails de l'examen
  • Code : DCAD (Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark).
  • Langage : L'examen est spécifiquement orienté sur l'utilisation de l'API avec Python.
  • Durée : 120 minutes.
  • Nombre de questions : 60 questions à choix multiples.
  • Spécificité : Un environnement d'examen vous donnant accès à la documentation officielle en ligne de l'API Spark (PDF) est fourni.
  • Modalité : En ligne avec surveillance (Proctoring) via la plateforme partenaire de Databricks.
Prérequis
  • Maîtrise solide du langage de programmation Python (structures de données, fonctions, logique).
  • Une expérience préalable (environ 6 mois) d'utilisation d'Apache Spark en environnement distribué est recommandée.
  • Des bases en requêtes SQL sont utiles pour comprendre la logique déclarative des DataFrames.
Public concerné
  • Data Engineers développant des pipelines de données scalables (ETL/ELT).
  • Data Scientists ayant besoin de préparer, nettoyer et manipuler des volumes de données incompatibles avec Pandas.
  • Développeurs Python souhaitant évoluer vers des architectures Big Data modernes.
Avantages de la certification
  • Le Standard de facto : Apache Spark est le standard incontournable pour le traitement Big Data ; cette certification est un pilier de l'employabilité Data.
  • Code optimisé : Valide que vous savez écrire du code PySpark sans générer d'erreurs d'Out-Of-Memory (OOM) ou de Shuffles réseau excessifs.
  • Indépendance cloud : Bien que sponsorisée par Databricks, la certification porte sur le framework open source Spark, applicable sur AWS, Azure ou GCP.
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