La certificación en Databricks es de las más demandadas para ingenieros de datos. Con el crecimiento del Lakehouse y el uso de Apache Spark, contar con una certificación oficial puede abrir muchas oportunidades laborales y demostrar dominio en el manejo de datos a gran escala.
En esta guía completa, veremos qué certificaciones existen, qué recursos usar para estudiar y cómo aprobar el examen.
Contenidos
¿Por qué certificarte en Databricks?
Databricks es una plataforma basada en la nube que permite trabajar con Datos y Machine Learning de manera eficiente, utilizando Apache Spark como motor de procesamiento distribuido. Es utilizada por todo tipo de empresas que buscan soluciones escalables.
Obtener una certificación en Databricks demuestra tu experiencia en el manejo de datos con Apache Spark y la arquitectura Lakehouse Architecture. También mejorará tu perfil profesional, aumentando tus oportunidades de empleo ya que es reconocida a nivel mundial por empresas que buscan expertos en Big Data.
Si trabajas en ingeniería de datos, ciencia de datos o analítica avanzada, obtener una certificación de Databricks puede ser un paso clave en tu carrera. Y te dará acceso a mejores salarios, ya que los profesionales certificados suelen tener ingresos más altos.
Tipos de certificaciones Databricks
Existen varias certificaciones oficiales, cada una enfocada en distintos niveles y roles dentro del ecosistema Databricks. Estas certificaciones son oficiales y otorgadas directamente por Databricks Academy.
1. Databricks Lakehouse Fundamentals
- Nivel: Básico
- Dirigido a: Profesionales que quieren entender los fundamentos de la plataforma.
- Temas clave: Introducción a Databricks, Lakehouse Architecture, Apache Spark.
- Requisitos: No se necesita experiencia previa.
2. Data Engineer Associate
- Nivel: Intermedio
- Dirigido a: Ingenieros de datos que trabajan con Spark y Databricks.
- Temas clave: ETL con Apache Spark, optimización de rendimiento, gestión de datos en Databricks.
- Requisitos: Experiencia básica en SQL y Python.
3. Data Engineer Professional
- Nivel: Avanzado
- Dirigido a: Ingenieros de datos con experiencia en procesamiento distribuido y optimización.
- Temas clave: Modelado avanzado de datos, performance tuning, seguridad en Databricks.
- Requisitos: Experiencia sólida en Spark, Python y arquitectura de datos.
Cómo registrarse y presentar el examen
Si decides certificarte, lo primero que deberás hacer es registrarte en Databricks Academy y crear una cuenta.
El coste del examen varía entre 100 y 300 USD, dependiendo del nivel de certificación. Ten en cuenta que puedes conseguir descuentos si te inscribes en alguno de los cursos oficiales de preparación.
El formato del examen es de preguntas de opción múltiple, como otras certificaciones parecidas. La duración se encuentra entre 60 y 120 minutos, según la certificación y se requiere tener en todo momento una cámara activada para la supervisión online.
Recursos y Materiales de estudio
Para prepararte bien, aquí tienes algunos recursos que te recomiendo:
- Documentación oficial de Databricks: Disponible en la web de Databricks Academy. Contiene guías detalladas y ejercicios prácticos. Muchas preguntas del examen se basan en los manuales y guías de Databricks.
- Cursos como Introducción a Databricks.
- Pruebas de práctica: Existen simuladores de examen con preguntas similares a las del test real y puedes encontrar ejemplos en Databricks Community.
Asegúrate de dominar temas como:
- Arquitectura Lakehouse y cómo se diferencia de otros modelos de datos.
- ETL en Spark, incluyendo transformación y carga de datos.
- SQL en Databricks, ya que hay preguntas sobre consultas y optimización.
👉 Si estás empezando, la mejor opción es Databricks Lakehouse Fundamentals.
👉 Si ya tienes experiencia, opta por Data Engineer Associate o Professional.
En general, si trabajas en Big Data, Machine Learning o ingeniería de datos, la certificación sí vale la pena, aunque debes valorar el coste y la preparación previa que requiere, especialmente para los niveles intermedios y avanzados.
Siguientes Pasos, Formación y Cursos de Databricks
Aquí tienes mi propio curso para que aprendas Databricks de forma eficiente, para cualquier nivel:
Curso de Introducción a Databricks
Este curso te preparará para comprender y sacar todo el partido posible al ecosistema de Databricks.
Explorarás conceptos fundamentales como la arquitectura de Databricks, los tipos de clústeres, Delta Lake, Unity Catalog y la integración con Azure Data Lake Storage.
En las secciones prácticas, pondrás manos a la obra utilizando la interfaz gráfica, configurando clústeres, trabajando con notebooks, gestionando costes y securizando accesos.
Arquitecto de Datos con más de 10 años de experiencia en el sector del Big Data. Autor de cursos de formación en tecnologías Big Data, Cloud y Streaming completados por más de 7000 alumnos en Udemy y otras plataformas. Miembro de la Apache Software Foundation desde 2019.