Workflow
Prueba PySpark en línea: evaluación de habilidades previas al empleo
¿De qué se trata la prueba?
Esta prueba de PySpark evalúa la competencia de los candidatos en las aplicaciones de PySpark, enfocándose en su comprensión y uso práctico de la API de PySpark y procesamiento de big data.
Habilidades cubiertas
Creador de pruebas
Tim Funke
Ingeniero de Software en Telekom
Con una trayectoria de ocho años en Deutsche Telekom, Tim Funke no solo ha demostrado su dominio como Ingeniero de Software, sino que también ha sobresalido como Ingeniero DevOps e Ingeniero de Datos. Maneja tecnologías como Python, Docker y GitLab, y está especializado en programación orientada a objetos (OOP), control de calidad e integración y entrega continua (CI/CD). Los conocimientos de Tim en varios lenguajes de programación como VBA y Go demuestran la amplitud de sus capacidades técnicas.
¿Quién debería realizar esta prueba?
Desarrollador Back-End, Ingeniero de Big Data, Desarrollador Hadoop, Administrador Spark, Desarrollador Spark, Tester Spark
Descripción
PySpark es una biblioteca Python para Apache Spark, un marco de cálculo en clúster de análisis de datos de código abierto. Proporciona una interfaz para programar Spark con Python, y es especialmente útil en tareas de procesamiento de big data donde la velocidad de rendimiento de Python no es suficiente.
Esta prueba de PySpark está diseñada para evaluar las capacidades de los candidatos en el uso de PySpark, optimizando su funcionalidad para tareas de procesamiento y análisis de datos. La prueba evalúa sus habilidades en operaciones de PySpark RDD, DataFrames, Spark SQL y la biblioteca MLlib. Además, verifica su comprensión de técnicas de optimización en el procesamiento de big data como la partición y el almacenamiento en caché.
Los candidatos que sobresalen en esta prueba demuestran una sólida comprensión de las funcionalidades de PySpark y la capacidad de aprovecharlas para un eficiente procesamiento y análisis de datos a gran escala. Estas habilidades son cruciales para científicos de datos, ingenieros de datos y cualquier rol que trate con grandes cantidades de datos.
Esta prueba de PySpark está diseñada para evaluar las capacidades de los candidatos en el uso de PySpark, optimizando su funcionalidad para tareas de procesamiento y análisis de datos. La prueba evalúa sus habilidades en operaciones de PySpark RDD, DataFrames, Spark SQL y la biblioteca MLlib. Además, verifica su comprensión de técnicas de optimización en el procesamiento de big data como la partición y el almacenamiento en caché.
Los candidatos que sobresalen en esta prueba demuestran una sólida comprensión de las funcionalidades de PySpark y la capacidad de aprovecharlas para un eficiente procesamiento y análisis de datos a gran escala. Estas habilidades son cruciales para científicos de datos, ingenieros de datos y cualquier rol que trate con grandes cantidades de datos.
Descripción general
Creador de pruebas
Tim Funke
Ingeniero de Software en Telekom
Con una trayectoria de ocho años en Deutsche Telekom, Tim Funke no solo ha demostrado su dominio como Ingeniero de Software, sino que también ha sobresalido como Ingeniero DevOps e Ingeniero de Datos. Maneja tecnologías como Python, Docker y GitLab, y está especializado en programación orientada a objetos (OOP), control de calidad e integración y entrega continua (CI/CD). Los conocimientos de Tim en varios lenguajes de programación como VBA y Go demuestran la amplitud de sus capacidades técnicas.