Certificações da AWS para engenheiros de dados em 2025: Um guia completo

Certificações mais relevantes para engenheiros de dados

Agora que você sabe o que são certificações da AWS, vamos analisar as que mais importam para os engenheiros de dados. Cada um deles se concentra nas habilidades necessárias para projetar, criar e gerenciar sistemas de dados baseados em nuvem, e eu o ajudarei 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 de associado)

A certificação AWS Certified Data Engineer destina-se a pessoas que desejam criar e gerenciar pipelines de dados no AWS. Ele se concentra em mover dados para o AWS, processá-los usando fluxos de trabalho ETL e armazená-los nos serviços e formatos corretos para análise e uso a longo prazo.

Você trabalhará com ferramentas como AWS Glue e SQL para limpar, transformar e mover dados. Você também aprenderá a armazenar 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 do armazenamento, a certificação também aborda como organizar os dados para que sejam fáceis de encontrar e manter em todos os projetos. No lado da segurança, você explorará como gerenciar o acesso usando o IAM, proteger as conexões de rede e proteger seus bancos de dados seguindo as práticas recomendadas da AWS.

Essa certificação é ideal se você deseja se especializar em fluxos de trabalho de dados que priorizam a nuvem e entender como projetar sistemas confiáveis e seguros na AWS.

Arquiteto de soluções certificado pela AWS (nível de associado)

A certificação AWS Certified Solutions Architect concentra-se no projeto de soluções em nuvem, incluindo arquiteturas de dados. É uma excelente opção para engenheiros de dados que desejam aprender a criar sistemas seguros, confiáveis e dimensionáveis na AWS.

Você terá experiência prática com os principais serviços, como EC2 para computação, S3 para armazenamento e AWS IAM para gerenciar o acesso e a segurança. Todas essas são partes essenciais 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 em pipelines de dados que envolvem a integração de aplicativos.

Você aprenderá a:

• 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 multifator)

AWS Certified Machine Learning (nível de especialidade)

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 nos estágios iniciais do pipeline de machine learning - as partes em que os engenheiros de dados desempenham um papel fundamental. Com isso, você aprenderá a:

• Prepare os dados para o ML, incluindo a limpeza e a transformação de conjuntos de dados e a criação de recursos para treinamento.
• Use as principais ferramentas do 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 que você se preparar, é hora de fazer o exame. Os exames da AWS validam como você aplica seu conhecimento em situações reais. 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 ajudar você a se sentir mais preparado:

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

Detalhes do exame

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

O custo total para participar do exame de nível Associado da AWS é de US$ 150 e US$ 300 para os exames de Especialidade (sujeito a alterações com o tempo, portanto, verifique os preços dos exames para obter mais detalhes). 

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

Principais tópicos a serem estudados

Cada certificação da AWS abrange uma ampla gama de conceitos, mas alguns tópicos aparecem com mais frequência e vale a pena dedicar mais tempo a eles. Vamos ver quais são elas: 

Serviços principais da AWS

Esses são alguns dos principais serviços que você precisará entender para a maioria das certificações da AWS e para trabalhar com sistemas reais na nuvem. Eles formam a base para a criação e o monitoramento da infraestrutura de dados:

• Amazon S3 (armazenamento escalável de objetos): Ele armazena dados como arquivos, logs ou backups e os acessa de forma confiável em qualquer escala. Você o verá usado em lagos de dados, pipelines e como uma zona de aterrissagem para dados brutos ou processados.
• Amazon EC2 (servidores virtuais): 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 o processamento escalonável.
• AWS Lambda (computação sem servidor): Ele executa o código sem gerenciar servidores. O Lambda é orientado por eventos, o que significa que é perfeito para automação leve e para responder a acionadores em um pipeline.
• Gerenciamento de identidade e acesso: Ele define quem pode acessar o que no seu ambiente AWS. Dessa forma, você pode proteger sua infraestrutura e garantir que somente as pessoas ou os serviços certos possam interagir com seus recursos.
• Amazon CloudWatch (monitoramento e observabilidade): Ele programa o desempenho, define alertas e permite que você visualize os logs dos seus serviços AWS. Como resultado, você pode identificar problemas e manter os sistemas funcionando sem problemas.

Serviços de dados

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

• Amazon Redshift: É um warehouse de dados gerenciado que executa 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 de controle ao vivo e detecção de fraudes.
• Cola AWS: Ele transforma e move dados sem gerenciar a infraestrutura. Dessa forma, podemos preparar os dados para análise e pipelines de machine learning.
• Amazon EMR: Ele executa cargas de trabalho de big data 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, portanto, não há configuração, o que é bastante útil para insights rápidos ou análises ad-hoc sem ETL complexo.

Conceitos de data lake e ETL

Um data lake é um local central para armazenar grandes quantidades 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 oferecem suporte à análise e ao machine learning em escala.

Temos que usar pipelines de ETL para trazer dados para um lago (abreviação de Extract, Transform, and Load). Esses dutos:

• Extrair dados de diferentes fontes
• Transforme Transformá-lo em um formato utilizável
• Carregue Você pode carregá-lo em seu data lake ou data warehouse

O AWS Glue facilita a criação e o gerenciamento desses fluxos de trabalho. Como ele é sem servidor, não precisamos lidar com a infraestrutura e ele oferece suporte à 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 de grande escala. Aqui estão algumas áreas importantes nas quais você deve se concentrar ao estudar ou projetar sistemas seguros:

• Criptografia com KMS: O AWS Key Management Service (KMS) nos permite criar e gerenciar chaves de criptografia. Ele protege dados de chaves de API a arquivos armazenados, estejam eles em repouso ou em trânsito.
• Controle de acesso com o IAM: O IAM define quem pode fazer o quê. Em vez de credenciais de longo prazo, as funções do IAM concedem acesso temporário, o que é uma abordagem mais segura. No entanto, precisamos revisar regularmente as permissões para seguir o princípio do menor privilégio.
• Autenticação multifatorial (MFA): Adicionar a 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 rastrear alterações e detectar comportamentos incomuns. Eles nos ajudam a cumprir os padrões internos e do setor.

Estratégias de preparação

Depois de ler até aqui, você pode achar que há muita coisa para entender. Mas, com a abordagem correta, você pode gerenciá-lo completamente. Portanto, 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 de exames oficiais para cada certificação. Eles são uma maneira perfeita de entender os tópicos do exame e os principais conceitos sobre os quais você será testado.

Além disso, você também pode explorar o DataCamp, que oferece cursos para iniciantes, como AWS Concepts e AWS Cloud Technology and Services Concepts, para ajudá-lo a construir uma base sólida.

Sugiro misturar conteúdo oficial e de terceiros para ter uma visão mais completa, pois isso ajudará você a encontrar um estilo de aprendizagem mais alinhado.

Prática prática

A prática prática ajuda a aumentar a confiança. A AWS oferece uma camada gratuita que lhe dá acesso a muitos serviços sem nenhum custo, para que você possa experimentar as coisas em um ambiente real. Você pode usá-lo para criar pequenos projetos que colocam seu aprendizado em ação. Por exemplo:

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

Esses exercícios práticos ajudam a reforçar o que aprendemos e nos preparam para cenários do mundo real que podem aparecer no exame e no trabalho.

Exames práticos e testes simulados

Depois que você tiver estudado o material de estudo e adquirido experiência prática, os testes práticos são a próxima etapa. Eles testam seu conhecimento e deixam você confortável com o formato do exame.

Aqui está onde você pode começar:

• Exames práticos oficiais da AWS: Eles refletem o formato e a dificuldade do teste real, portanto, sabemos o que esperar.
• Preparação de bônus: Pratique responder a 50 perguntas de entrevistas da AWS para aprimorar seu raciocínio e ficar à vontade para falar sobre seus conhecimentos.

Impacto na carreira e próximas etapas

Depois de passar no exame, o valor real começa a aparecer no que você sabe e no que isso pode proporcionar à sua carreira. 

Como uma certificação agrega valor

Os empregadores geralmente procuram certificações da AWS como prova de que você entende as ferramentas de nuvem e pode aplicá-las em cenários do mundo real. Isso também pode abrir portas para melhores ofertas e mais oportunidades de crescimento.

Além de candidatar-se a um emprego, isso gera credibilidade. Isso mostra que você leva a sério suas habilidades e o ajuda a ser notado na comunidade mais ampla de engenharia de dados.

Se você quiser ir mais longe, a certificação de carreira de engenheiro de dados da DataCamp é outra opção forte. Ele foi projetado para testar as habilidades do mundo real e dar a você uma credencial em que os gerentes de contratação confiam.

Educação continuada e funções avançadas

Depois de obter sua qualificação da AWS, você pode trabalhar para obter outras funções avançadas, como arquiteto de soluções, cientista de dados ou especialista em machine learning.

Se esse for o seu próximo passo, os programas de aprendizagem do DataCamp podem ajudar você a crescer na direção certa. Caminhos como Cientista de Dados ou Cientista de Machine Learning darão a você as habilidades e a estrutura 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 seu conhecimento atualizado. A DataCamp também oferece suporte contínuo à certificação para ajudar você a se manter atualizado à medida que as ferramentas e as práticas recomendadas evoluem.

Considerações finais

A certificação de engenheiro de dados da AWS é um passo inteligente em direção à progressão de habilidades e ao crescimento na carreira. Comece entendendo as certificações que correspondem à sua experiência, crie um plano de estudo e coloque a mão na massa usando o nível gratuito da AWS.

Estabeleça uma meta, mantenha-se consistente e use o que você construiu ao longo do caminho - tudo isso resulta em uma certificação que prova que você pode fazer o trabalho.

E se você quiser continuar aprendendo, aqui estão alguns recursos excelentes do DataCamp para apoiar sua jornada:

• AWS Cloud Technology and Services - uma sólida introdução às principais ferramentas e conceitos da AWS.
• AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) - um programa básico para preparar você para o 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 de nuvem.
• Associate Data Engineer em SQL - perfeito para fortalecer suas habilidades em SQL em cenários reais.
• Engenheiro de dados profissional em Python - um programa avançado para você aprofundar suas habilidades e enfrentar desafios de dados mais complexos.