Workflow
Test PySpark en ligne – Évaluation des compétences préalables à l'emploi
Sur quoi porte le test ?
Ce test PySpark évalue la maîtrise des candidats des applications PySpark, en mettant l'accent sur leur compréhension et leur utilisation pratique de l'API PySpark et du traitement des big data.
Compétences couvertes
Créateur de tests
Tim Funke
Ingénieur logiciel chez Telekom
Avec huit ans d'expérience chez Deutsche Telekom, Tim Funke a non seulement démontré sa maîtrise en tant qu'ingénieur logiciel, mais a également excellé en tant qu'ingénieur DevOps et ingénieur en données. Il maîtrise des technologies telles que Python, Docker et GitLab et est spécialisé dans la programmation orientée objet (OOP), le contrôle qualité et l'intégration et la livraison continues (CI/CD). Les connaissances de Tim en divers langages de programmation comme VBA et Go illustrent la diversité de ses compétences techniques.
Qui devrait passer ce test ?
Développeur Back-End, Ingénieur Big Data, Développeur Hadoop, Administrateur Spark, Développeur Spark, Testeur Spark
Description
PySpark est une bibliothèque Python pour Apache Spark, un framework de calcul en cluster d'analyse de données open-source. Il fournit une interface pour programmer Spark avec Python, et est particulièrement utile dans les tâches de traitement des big data où la vitesse de performance de Python n'est pas suffisante.
Ce test PySpark est conçu pour évaluer les capacités des candidats dans l'utilisation de PySpark, en optimisant sa fonctionnalité pour les tâches de traitement et d'analyse de données. Le test évalue leurs compétences dans les opérations PySpark RDD, les DataFrames, Spark SQL, et la bibliothèque MLlib. De plus, il vérifie leur compréhension des techniques d'optimisation dans le traitement des big data telles que la partition et la mise en cache.
Les candidats qui excellent dans ce test démontrent une forte compréhension des fonctionnalités de PySpark et la capacité de les exploiter pour un traitement et une analyse efficaces des données à grande échelle. Ces compétences sont cruciales pour les data scientists, les ingénieurs de données, et tout rôle traitant d'importantes quantités de données.
Ce test PySpark est conçu pour évaluer les capacités des candidats dans l'utilisation de PySpark, en optimisant sa fonctionnalité pour les tâches de traitement et d'analyse de données. Le test évalue leurs compétences dans les opérations PySpark RDD, les DataFrames, Spark SQL, et la bibliothèque MLlib. De plus, il vérifie leur compréhension des techniques d'optimisation dans le traitement des big data telles que la partition et la mise en cache.
Les candidats qui excellent dans ce test démontrent une forte compréhension des fonctionnalités de PySpark et la capacité de les exploiter pour un traitement et une analyse efficaces des données à grande échelle. Ces compétences sont cruciales pour les data scientists, les ingénieurs de données, et tout rôle traitant d'importantes quantités de données.
Aperçu
Créateur de tests
Tim Funke
Ingénieur logiciel chez Telekom
Avec huit ans d'expérience chez Deutsche Telekom, Tim Funke a non seulement démontré sa maîtrise en tant qu'ingénieur logiciel, mais a également excellé en tant qu'ingénieur DevOps et ingénieur en données. Il maîtrise des technologies telles que Python, Docker et GitLab et est spécialisé dans la programmation orientée objet (OOP), le contrôle qualité et l'intégration et la livraison continues (CI/CD). Les connaissances de Tim en divers langages de programmation comme VBA et Go illustrent la diversité de ses compétences techniques.