Certificações AWS para engenheiros de dados em 2026: Um guia completo

Certificações mais relevantes para engenheiros de dados

Agora que você já sabe o que são as certificações da AWS, vamos ver quais são as mais importantes para os engenheiros de dados. Cada um deles foca nas habilidades que você precisa para projetar, construir e gerenciar sistemas de dados baseados em nuvem, e eu vou te ajudar a escolher o caminho certo com base na sua experiência.

Certificações de engenheiro de dados da AWS. Imagem do autor. 

Engenheiro de dados certificado pela AWS (nível associado)

A certificação AWS Certified Data Engineer é pra quem quer criar e gerenciar pipelines de dados na AWS. Ele se concentra em mover dados para a AWS, processá-los usando fluxos de trabalho ETL e armazená-los nos serviços e formatos certos para análise e uso a longo prazo.

Você vai usar ferramentas como AWS Glue e SQL pra limpar, transformar e mover dados. Você também vai aprender a guardar esses dados no Amazon S3, escolher entre diferentes formatos de arquivo com base no custo e no desempenho e trabalhar com bancos de dados como Redshift e DynamoDB, dependendo do seu caso de uso.

Além do processamento e armazenamento, a certificação também abrange como organizar os dados para que sejam fáceis de encontrar e manter em todos os projetos. No lado da segurança, você vai ver como gerenciar o acesso usando IAM, proteger conexões de rede e cuidar dos seus bancos de dados seguindo as melhores práticas da AWS.

Essa certificação é ideal se você quer se especializar em fluxos de trabalho de dados com prioridade na nuvem e entender como projetar sistemas confiáveis e seguros na AWS.

Arquiteto de Soluções Certificado pela AWS (nível Associado)

A certificação AWS Certified Solutions Architect foca em projetar soluções em nuvem, incluindo arquiteturas de dados. É uma ótima opção para engenheiros de dados que querem aprender a criar sistemas seguros, confiáveis e escaláveis na AWS.

Você vai ter experiência prática com serviços essenciais como EC2 para computação, S3 para armazenamento e AWS IAM para gerenciamento de acesso e segurança. Essas são todas partes importantes da configuração e execução de pipelines de dados baseados em nuvem.

Desenvolvedor certificado pela AWS (nível associado)

Embora a certificação AWS Certified Developer seja voltada para desenvolvedores, ela também é útil para engenheiros de dados que trabalham com pipelines de dados que envolvem integração de aplicativos.

Você vai aprender como:

• Crie e implemente aplicativos sem servidor usando ferramentas como AWS Lambda, Amazon SQS e API Gateway.
• Siga as práticas recomendadas de segurança da AWS com serviços como IAM (para controle de acesso), KMS (para gerenciamento de chaves) e MFA (para autenticação multifatorial).

Certificação AWS em machine learning (nível especializado)

A certificação AWS Certified Machine Learning é útil se você trabalha com modelos de machine learning ou colabora com equipes de ciência de dados. Ele se concentra nas etapas iniciais do pipeline de machine learning — as partes em que os engenheiros de dados têm um papel importante. Neste guia, você vai aprender como:

• Prepare os dados para o aprendizado de máquina, incluindo a limpeza e transformação de conjuntos de dados e a criação de recursos para treinamento.
• Use as principais ferramentas da AWS, como o Amazon Kinesis, para coletar dados de streaming e o Amazon SageMaker para treinar e implantar modelos.

Formato e requisitos do exame

Depois de se preparar, é hora de fazer o exame. Os exames da AWS mostram como você usa seu conhecimento na prática. Eles testam sua capacidade de tomar decisões e resolver problemas usando os serviços da AWS.

Pré-requisitos e experiência recomendada

Você não precisa de qualificações oficiais para fazer o exame — qualquer pessoa pode tentar. Mas a AWS recomenda algumas coisas para te ajudar a se sentir mais preparado:

• Experiência prática: O ideal é que você tenha pelo menos um ano de experiência trabalhando com a AWS em projetos reais. Talvez você tenha ajudado a criar sistemas confiáveis e escaláveis ou apoiado equipes que fizeram isso.
• Conhecimento dos principais serviços da AWS: Você deve conhecer o básico dos serviços relacionados a computação, armazenamento, rede e bancos de dados — o suficiente para entender o que cada um faz e quando usá-lo.
• Noções básicas de arquitetura: É legal se você conseguir analisar um problema, entender as necessidades técnicas e decidir quais serviços da AWS são os mais adequados.

Detalhes do exame

Aqui está o que vocêpode esperar no dia do exame para a maioria das certificações:

O custo total para fazer o exame de nível Associado da AWS é de US$ 150, e US$ 300 para os exames de Especialidade (isso pode mudar com o tempo, então dá uma olhada nos preços dos exames para mais detalhes). 

Quando estiver pronto para marcar um exame, acesse aws.training, faça login e vá para a seção Certificação. A partir daí, você pode agendar seu exame através da Pearson VUE ou PSI. 

Tópicos importantes para estudar

Cada certificação da AWS abrange uma ampla gama de conceitos, mas alguns tópicos aparecem com mais frequência e merecem um tempo extra de estudo. Vamos ver quais são: 

Serviços principais da AWS

Esses são alguns dos principais serviços que você precisa entender para a maioria das certificações da AWS e para trabalhar com sistemas reais na nuvem. Eles são a base para construir e monitorar a infraestrutura de dados:

• Amazon S3 (, armazenamento escalável de objetos): Ele guarda dados como arquivos, registros ou backups e dá pra acessar tudo de forma confiável em qualquer escala. Você vai ver isso sendo usado em data lakes, pipelines e como uma zona de aterrissagem para dados brutos ou processados.
• Amazon EC2 (Virtual servers): Eles executam cargas de trabalho de computação sob demanda. Você pode ajustar o tamanho da instância com base nas necessidades de desempenho, o que a torna ideal para processamento escalável.
• AWS Lambda (computação sem servidor): Ele executa código sem precisar gerenciar servidores. O Lambda é orientado a eventos, o que significa que é perfeito para automação leve e resposta a gatilhos em um pipeline.
• Gerenciamento de identidade e acesso: Ele define quem pode acessar o quê no seu ambiente AWS. Assim, você pode proteger sua infraestrutura e garantir que só as pessoas ou serviços certos possam interagir com seus recursos.
• Amazon CloudWatch (Monitoramento e observabilidade): Ele monitora o desempenho, define alertas e permite que você veja os registros dos seus serviços AWS. Assim, você consegue identificar problemas e manter os sistemas funcionando direitinho.

Serviços de dados

Esses são alguns dos principais serviços da AWS usados nos pipelines de dados modernos. Você vai precisar saber o que cada um faz e como eles trabalham juntos para coletar e analisar dados: 

• Amazon Redshift: É um warehouse gerenciado que faz consultas rápidas e complexas em grandes conjuntos de dados. 
• Kinesis: Ele coleta e processa dados de streaming em tempo real, o que é ideal para casos de uso como painéis ao vivo e detecção de fraudes.
• AWS Glue: Ele transforma e move dados sem precisar gerenciar a infraestrutura. Assim, a gente consegue preparar os dados para análise e pipelines de machine learning.
• Amazon EMR: Ele processa grandes volumes de dados usando ferramentas como Apache Spark, Hive ou Hadoop. Isso facilita o dimensionamento e o gerenciamento de clusters.
• Athena: Ele executa consultas SQL diretamente nos dados armazenados no S3. É sem servidor, então não precisa de configuração, o que é bem útil pra insights rápidos ou análises ad hoc sem ETL complicado.

Conceitos de data lake e ETL

Um data lake é um lugar central para guardar um monte de dados estruturados e não estruturados. Na AWS, serviços como S3, Lake Formation e Glue facilitam a criação e o gerenciamento de data lakes que suportam análises e machine learning em escala.

Precisamos usar pipelines ETL para trazer os dados para um lago (abreviação de Extrair, Transformar e Carregar). Esses dutos:

• Extrair dados de diferentes fontes
• Transforme isso em um formato que dá pra usar
• Carregue em seu data lake ou data warehouse

O AWS Glue facilita a criação e o gerenciamento desses fluxos de trabalho. Como é sem servidor, não precisamos lidar com infraestrutura e ele suporta orquestração, que automatiza e dimensiona nossa movimentação de dados de ponta a ponta.

Segurança e conformidade

A segurança é uma parte importante do trabalho com a AWS quando lidamos com dados confidenciais ou em grande escala. Aqui estão algumas áreas importantes para se concentrar ao estudar ou projetar sistemas seguros:

• Criptografia com KMS: O AWS Key Management Service (KMS) permite criar e gerenciar chaves de criptografia. Protege os dados, desde chaves API até arquivos armazenados, seja em repouso ou em trânsito.
• Controle de acesso com IAM: O IAM define quem pode fazer o quê. Em vez de credenciais de longo prazo, as funções IAM dão acesso temporário, o que é uma abordagem mais segura. Mas, a gente precisa revisar as permissões regularmente pra seguir o princípio do privilégio mínimo.
• Autenticação multifatorial (MFA): Adicionar a autenticação de dois fatores (MFA) é uma maneira simples de proteger contas de alto risco e impedir o acesso não autorizado.
• Monitoramento e conformidade: Usamos ferramentas como CloudTrail e CloudWatch para acompanhar as mudanças e identificar comportamentos fora do normal. Eles nos ajudam a cumprir as normas internas e do setor.

Estratégias de preparação

Depois de ler até aqui, você pode sentir que há muito para assimilar. Mas, com a abordagem certa, é totalmente possível lidar com isso. Então, eu dividi o processo de preparação em três áreas principais para que você possa adotar uma abordagem estruturada.

Materiais de estudo e cursos

Comece com os recursos da AWS, pois eles oferecem mais de 600 cursos digitais gratuitos e guias oficiais de exames para cada certificação. Esses são uma maneira perfeita de entender os tópicos do exame e os conceitos-chave que serão avaliados.

Além disso, você também pode dar uma olhada no DataCamp, que tem cursos fáceis de entender, tipo Conceitos da AWS e Conceitos de Tecnologia e Serviços em Nuvem da AWS, pra te ajudar a construir uma base sólida.

Sugiro misturar conteúdo oficial e de terceiros para ter uma visão mais completa, pois isso vai te ajudar a encontrar um estilo de aprendizagem mais adequado.

Prática prática

A prática ajuda a ganhar confiança. A AWS oferece um plano gratuito que te dá acesso a vários serviços sem custo, pra você poder experimentar tudo em um ambiente real. Você pode usar isso pra criar pequenos projetos que colocam o que você aprendeu em prática. Por exemplo:

• Crie um site estático usando o S3 e o CloudFront
• Crie um pipeline de dados básico usando S3, Glue e Redshift
• Acionar funções sem servidor com Lambda e CloudWatch

Esses exercícios práticos ajudam a reforçar o que aprendemos e nos preparam para situações reais que podem aparecer no exame e no trabalho.

Exames práticos e testes simulados

Depois de estudar o material e ganhar experiência prática, a próxima etapa é fazer testes práticos. Eles testam seus conhecimentos e fazem você se sentir à vontade com o formato do exame.

Aqui está por onde começar:

• Exames práticos oficiais da AWS: Eles refletem o formato e a dificuldade do teste real, para que saibamos o que esperar.
• Preparação para o bônus: Pratique respondendo a 50 perguntas de entrevista da AWS para aprimorar seu raciocínio e se sentir à vontade para falar sobre seus conhecimentos.

Impacto na carreira e próximos passos

Depois de passar no exame, o verdadeiro valor começa a aparecer no que você sabe e no que isso pode abrir para a sua carreira. 

Como uma certificação agrega valor

Os empregadores geralmente procuram certificações AWS como prova de que você entende as ferramentas de nuvem e pode aplicá-las em situações reais. Também pode abrir portas para melhores ofertas e mais oportunidades de crescimento.

Além das candidaturas a empregos, isso aumenta a credibilidade. Isso mostra que você leva a sério suas habilidades e ajuda você a ser notado na comunidade mais ampla de engenharia de dados.

Se você quiser ir mais longe, a certificação profissional de Engenheiro de Dados da DataCamp é outra ótima opção. Ele foi criado pra testar suas habilidades no mundo real e te dar uma certificação que os gerentes de contratação confiam.

Educação continuada e funções avançadas

Depois de conseguir sua qualificação AWS, você pode tentar outras funções mais avançadas, como arquiteto de soluções, cientista de dados ou especialista em machine learning.

Se esse é o seu próximo passo, os programas do DataCamp podem te ajudar a crescer na direção certa. Caminhos como Cientista de Dados ou Cientista de Machine Learning vão te dar as habilidades e a estrutura necessárias para assumir funções mais técnicas e de alto impacto.

E como as certificações da AWS precisam ser renovadas a cada poucos anos, vale a pena manter seus conhecimentos atualizados. DataCamp também oferece suporte contínuo à certificação para te ajudar a ficar por dentro das novidades à medida que as ferramentas e as melhores práticas evoluem.

Considerações finais

A certificação de engenheiro de dados da AWS é um passo inteligente para o desenvolvimento de habilidades e crescimento na carreira. Comece entendendo as certificações que combinam com a sua experiência, crie um plano de estudos e coloque a mão na massa usando o Free Tier da AWS.

Defina uma meta, seja consistente e use o que você construir ao longo do caminho — tudo isso contribui para uma certificação que prova que você é capaz de realizar o trabalho.

E se você quiser continuar aprendendo, aqui estão alguns recursos incríveis do DataCamp para te ajudar nessa jornada:

• Tecnologia e serviços da nuvem AWS – uma introdução sólida às principais ferramentas e conceitos da AWS.
• AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) – um programa básico pra te preparar pro exame oficial da AWS.
• Engenheiro de dados em Python – um programa de carreira focado na criação de pipelines, no trabalho com big data e no uso de ferramentas em nuvem.
• Engenheiro de Dados Associado em SQL – perfeito para melhorar suas habilidades em SQL em situações reais.
• Engenheiro de Dados Profissional em Python – um programa avançado para aprofundar suas habilidades e enfrentar desafios de dados mais complexos.