Devido à alta velocidade, facilidade de uso e análise complexa, o Spark tem crescido tremendamente nos últimos anos, tornando-se a engine de processamento de dados e análise de IA mais eficaz nas empresas de hoje. O Spark tem um custo elevado porque requer muita memória RAM para funcionar em memória.
O Spark combina dados e IA, facilitando a preparação de dados em larga escala a partir de uma variedade de fontes. Também tem um conjunto uniforme de APIs para engenharia de dados e cargas de trabalho de ciência de dados e se integra perfeitamente com bibliotecas populares como TensorFlow, PyTorch, R, e SciKit-Learn.
A popularidade do Spark tem aumentado recentemente à medida que mais empresas estão confiando nos dados para desenvolver suas estratégias comerciais. Portanto, o desenvolvimento Spark é indiscutivelmente uma opção de carreira estável e bem remunerada.

As principais funções de um desenvolvedor Spark incluem fornecer dados prontos para uso para apresentar aos desenvolvedores e analistas de negócios, analisando grandes quantidades de dados brutos de diversos sistemas usando Spark. Isto abrange tanto pedidos ad-hoc quanto funis de dados incorporados em nosso ambiente de produção.
Entre as principais responsabilidades em uma vaga de desenvolvedor Spark remoto estão:

• Escrever componentes Spark, análises e código executável de serviços
• Aprender linguagens de programação essenciais, como Java, Python e Scala
• Conhecer Apache Kafka, Storm, Hadoop e Zookeeper, assim como outras tecnologias relevantes
• Estar preparado para lidar com a análise do sistema, que abrange design, programação, unit tests e outras tarefas do SDLC
• Considerar os requisitos do usuário e transformá-los em tarefas técnicas sólidas, além de fornecer estimativas de custos
• Validar a precisão da análise técnica e o conhecimento especializado na solução de problemas
• Avaliar o código e o caso de uso para confirmar que ele está de acordo com as especificações

Há uma linha tênue entre tornar-se um desenvolvedor Spark certificado e ser um programador Spark realmente capaz de executar uma aplicação em tempo real.
Aqui estão algumas recomendações para ajudá-lo a encontrar trabalhos home-office como desenvolvedor Spark.

• Para ser um especialista, você deve seguir o caminho certo com a ajuda de profissionais experientes e certificados do setor em tempo real
• Você também pode se inscrever em qualquer um dos programas de treinamento e certificação
• Uma vez iniciado o processo de certificação, você deve começar a trabalhar em seus projetos para entender melhor o Spark
• RDDs (Resilient Distributed Datasets) e Dataframes são os principais componentes de construção do Spark. Você precisa ter uma compreensão completa destes.
• O Spark também pode ser integrado com várias linguagens de programação de alto desempenho, incluindo Python, Scala, e Java. Os RDDs PySpark são o melhor exemplo de Python e Apache Spark trabalhando juntos.
• Depois de ter dominado os fundamentos do Spark, você pode continuar a entender os principais componentes do Spark Apache: Spark ML-Lib, Spark GraphX,SparkR, Spark Streaming
• Uma vez concluído o treinamento e a certificação necessários, é hora de praticar o que você aprendeu o máximo possível

Vamos dar uma olhada nas habilidades e táticas que um programador Spark bem sucedido precisa.

O primeiro passo para conquistar vagas home-office de desenvolvedor Spark é aprender as principais habilidades. Agora, vamos dar uma olhada mais de perto em quais são elas.

1. Big Data framing e análise

Análise de Big Data usa técnicas avançadas de analytics de conjuntos de dados extensos e diversos, que podem conter dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados e dados de muitas fontes e tamanhos que variam de terabytes a zettabytes. Esta habilidade é essencial para você ser contratado para empregos online de desenvolvedor Spark.

2. Python

Python é uma linguagem de programação interpretada de alto nível e de propósito geral. Sua filosofia de design enfatiza a legibilidade do código através de muita indentação. A abordagem orientada a objetos do Python é desenvolvida para ajudar os programadores a escrever código claro e lógico tanto para projetos pequenos quanto de grande escala.

3. Scala

Scala é um acrônimo que significa "Scalable Language" (Linguagem Escalável). É uma linguagem de programação com múltiplos paradigmas. A linguagem de programação Scala combina técnicas de programação funcional e orientada a objetos. É uma linguagem de programação escrita estaticamente. Seu código fonte é convertido para bytecode e executado pela Java Virtual Machine (JVM).

4. Java

Java é uma linguagem de programação orientada a objetos com algumas dependências de implementação. A linguagem de programação Java é uma linguagem write-once, run-anywhere. Um programa Java é compilado em bytecode. Este formato de bytecode é independente de plataforma, o que significa que pode ser executado em qualquer máquina, e também fornece segurança. Os programas Java podem ser executados em qualquer máquina que tenha o Java Runtime Environment instalado.

5. Spark SQL

O Spark SQL é um módulo de processamento de dados estruturado do Spark. Ele oferece DataFrames como uma abstração na programação e também pode servir como uma engine de consulta SQL distribuída. Ele também tem uma forte conexão com o resto do ecossistema Spark (por exemplo, integrando o processamento de consultas SQL com Machine Learning). Você deve desenvolver esta habilidade para conquistar vagas remotas de programador Spark.

6. Spark Streaming

A Spark Streaming é uma extensão da Spark API que permite aos engenheiros e cientistas analisar dados em tempo real de várias fontes, incluindo (mas não limitado a) Kafka, Flume, e Amazon Kinesis. Os dados podem ser transferidos para sistemas de arquivos, bancos de dados e painéis de controle ao vivo após terem sido analisados.

7. MLlib

MLlib é uma biblioteca de Machine Learning escalável construída sobre a Spark que inclui classificação, regressão, agrupamento, filtragem colaborativa, redução da dimensionalidade e primitivas de otimização subjacentes, bem como outros métodos e utilidades padrões para aprendizagem.

8. Elastic MapReduce

O Amazon Elastic MapReduce (EMR) é um serviço web que fornece um framework gerenciado para um processamento de dados fácil, econômico e seguro, incluindo Apache Hadoop, Apache Spark, e Presto. É usado para vários fins, incluindo análise de dados, indexação online, armazenamento de dados, análise financeira e simulação científica. Você precisa dominar isto para ser contratado para os melhores trabalhos de programador Spark.

9. Spark DataFrames e Datasets

Datasets são uma extensão dos Dataframes no Spark. Essencialmente, ele ganha dois tipos de características API: strong typed e untyped. Ao contrário dos dataframes, os dataset são, por padrão, uma coleção de objetos JVM fortemente tipados. Eles também fazem uso do otimizador Spark's Catalyst.

10. Biblioteca GraphX

GraphX combina ETL, análise exploratória e computação gráfica iterativa dentro de apenas um sistema. O Pregel API permite ver os mesmos dados que os gráficos e coleções, transformar e combinar rapidamente os gráficos com RDDs, e implementar algoritmos de gráficos iterativos e personalizados.

O desenvolvimento Spark é uma das carreiras mais versáteis da atualidade, já que ela te permite trabalhar de qualquer lugar apenas com um computador e uma conexão à internet. Você pode trabalhar de casa ou até mesmo da praia! Estes são alguns dos benefícios que as vagas remotas de desenvolvedor Spark oferecem.
Por causa do aumento da necessidade de ter um desenvolvedor Spark em empresas , o trabalho online tornou-se atraente para empregadores, mesmo com a distância e diferença em fuso-horários. Para conquistar uma vaga home-office de desenvolvedor Spark você precisa continuar atualizando suas habilidades técnicas e estabelecer uma rotina de trabalho produtiva.
A Turing oferece as melhores oportunidades de trabalho remoto para desenvolvedores Spark considerando sua trajetória profissional. Cresça rapidamente ao trabalhar em problemas técnicos e comerciais desafiadores com as mais recentes tecnologias. Junte-se a uma rede com os melhores desenvolvedores do mundo e obtenha empregos remotos como desenvolvedor Spark, de tempo integral, a longo prazo, com oportunidades de crescimento na carreira e ótima remuneração.

Na Turing, cada desenvolvedor Spark é livre para determinar sua faixa salarial. A Turing, por outro lado, recomendará um salário com o qual estamos confiantes de que poderemos lhe oferecer uma oportunidade vantajosa e de longo prazo. Nossas sugestões baseiam-se na análise das condições de mercado e na demanda que recebemos de nossos clientes.