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Dominando o exame prático da DataCamp Certification

Tornar-se um profissional de dados com DataCamp Certification exige dedicação e preparo, mas é uma ótima forma de mostrar aos empregadores que suas habilidades estão prontas para o mercado. Neste artigo, vamos revelar como se preparar e mandar bem no exame prático da DataCamp Certification
Atualizado 17 de set. de 2026  · 3 min lido

Explorar com IA

ChatGPTClaudePerplexity

Um componente único do processo da DataCamp Certification é o exame prático, um projeto aberto que simula um cenário real. É a parte de que eu mais gosto. É quando avaliamos sua capacidade de juntar tudo e aplicar a um problema de negócio. 

Embora nossas avaliações sejam ótimas para você treinar para as provas cronometradas, até pouco tempo faltavam recursos para se preparar para o prático. Isso mudou agora!

No início do verão, lançamos a página de recursos do exame prático, onde você encontra desde rubricas de avaliação até exames de prática e até soluções comentadas escritas pelo nosso time. E, no último mês, analisamos mais a fundo os desafios mais comuns enfrentados nos exames práticos. 

Agora, quero resumir esse material e compartilhar minhas principais dicas para passar no prático.  

  • Entenda bem os tipos de gráficos que queremos ver. Não mostrar as habilidades certas aqui é o principal motivo de reprovação. Este artigo traz os detalhes. Queremos ver que você consegue criar diferentes tipos de gráficos e sabe quando usá-los. Lembre também de escolher o tipo certo de visualização para os dados.

Screen Shot 2022-11-21 at 11.32.54 AM.png.         Screen Shot 2022-11-21 at 11.33.14 AM.png

                              Exemplos de gráficos univariados e multivariados; queremos ver ambos no prático 

  • Valide todos os seus dados! Validação de dados é um aspecto muitas vezes negligenciado do trabalho com dados. Talvez você não tenha feito muito isso nos cursos, mas pular essa etapa pode levar a conclusões ou recomendações incorretas. No exame prático, é uma tarefa direta e fácil de cumprir, mas o motivo mais comum de reprovação é não demonstrar claramente que você realmente validou todos os dados. Dê uma olhada neste artigo para mais detalhes.
  • Ajuste dois modelos. Esta dica vale para data scientists e é onde vemos erros com frequência. Não é hora de ajustar todos os modelos que você já aprendeu, mas é importante ajustar múltiplos modelos e comparar o desempenho — como você fará no trabalho. Mantenha simples: precisamos ver apenas dois, e não há pontos extras por modelos a mais. Confira este artigo para mais discussão.  
  • Conecte de volta ao problema de negócio. Para quem está no nível professional, queremos ver que você consegue ligar a análise à aplicação no negócio. Mostre que entendeu os objetivos de negócio e conecte às próximas ações que a empresa deve tomar. Consulte a rubrica para os detalhes do seu papel.
  • Lembre-se: é um exame e queremos ver habilidades específicas. Vá no simples e foque no que queremos avaliar. Vejo muita gente reprovando por tentar mostrar tudo o que sabe e acabar não demonstrando as competências que buscamos. Revise a rubrica e siga à risca!

Se ainda tiver dúvidas, acesse a página de recursos e inscreva-se para participar de um dos próximos workshops, onde você terá a oportunidade de tirar dúvidas com alguém do time. 

Tópicos
Certificação
Ciência de dados
Data Analysis
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