Desbravando o mundo das certificações em MLOps

MLOps (Machine Learning Operations) surgiu como uma disciplina essencial, conectando o desenvolvimento de modelos de ML à sua operação em produção. Este artigo explora a trajetória de carreira promissora em MLOps, a diferença entre certifications e certificates nessa área e orienta você a escolher o caminho de formação ideal para elevar suas habilidades em MLOps.

Por que MLOps é uma ótima carreira

O campo de MLOps não está apenas crescendo; está decolando. O setor deve crescer a uma taxa média anual de 39,3% entre 2023 e 2030. À medida que as empresas passam a depender cada vez mais de modelos de machine learning para orientar decisões e inovação, a demanda por MLOps Engineers disparou. Veja por que uma carreira em MLOps nunca foi tão relevante:

Alta demanda: Profissionais de MLOps são fundamentais para aproximar cientistas de dados e times de operações, tornando-se indispensáveis no cenário tech atual.
Salários competitivos: As posições em MLOps estão entre as mais bem remuneradas na área de tecnologia, refletindo a demanda e o nível de especialização exigido.
Oportunidades diversas: De startups a gigantes de tecnologia, empresas de vários setores buscam talentos em MLOps.
Inovação na veia: Trabalhar com MLOps coloca você na linha de frente da aplicação de IA e machine learning em cenários reais.

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Certifications e certificates em MLOps

Embora o campo de MLOps seja relativamente novo, a importância de formação e credenciais formais é indiscutível. Entender o cenário de certifications e certificates é crucial para quem quer avançar na carreira em MLOps.

Certifications vs. certificates

Ao explorar o mundo das certificações, você verá com frequência os termos “certifications” e “certificates” sendo usados como sinônimos. No entanto, existem diferenças claras:

Certifications são normalmente concedidas por entidades profissionais reconhecidas e costumam exigir a aprovação em exames rigorosos. Servem para validar a expertise em um campo específico.
Certificates, por outro lado, geralmente são comprovantes de conclusão de um curso ou trilha de cursos focados em habilidades ou tecnologias específicas.

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Principais certifications em MLOps

Embora as certifications específicas de MLOps ainda estejam surgindo, há várias certificações em machine learning e data science que abrangem competências essenciais de MLOps. Essas certificações garantem uma visão completa do ciclo de vida do machine learning, do desenvolvimento à implantação e ao monitoramento. Você pode saber mais no nosso guia das principais certificações em Machine Learning para 2024. Para resumir, elas estão descritas na tabela abaixo:

Certification	Público-alvo	Pré-requisitos	Duração	Custo
AWS Certified Machine Learning - Specialty	Profissionais de desenvolvimento ou data science com experiência em ML/deep learning na AWS	Dois anos de experiência prática em ML/deep learning na AWS e conhecimento de algoritmos básicos de ML	Prova de 180 minutos	US$ 300
Google Cloud Certified - Machine Learning Engineer	Profissionais que mantêm modelos de ML no Google Cloud	Recomendados 3 anos de experiência no setor e 1+ ano com Google Cloud	Prova de duas horas, 50–60 questões	US$ 200
Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate	Profissionais que aplicam data science e ML no Azure	Experiência em Azure Machine Learning e MLflow	Inclui uma prova (duração não especificada)	US$ 165
Databricks Certified Machine Learning Professional	Profissionais que executam tarefas avançadas de ML usando Databricks Machine Learning	Recomendados treinamento relacionado e vivência prática com tarefas relevantes de ML	Prova de 120 minutos	US$ 200
eCornell Machine Learning Certificate	Programadores, desenvolvedores, analistas de dados, estatísticos, cientistas de dados, engenheiros de software	Recomendados conhecimentos de matemática, Python, probabilidade, estatística, cálculo multivariado e álgebra linear	Aproximadamente 3,5 meses, 6–9 horas por semana	US$ 3.750

Principais certificates em MLOps

Para quem quer desenvolver habilidades práticas em MLOps, diversos cursos online oferecem certificates especializados. Na DataCamp, você encontra uma variedade de cursos relacionados a MLOps para diferentes níveis.

MLOps Fundamentals Skill Track

O que é?: Uma série de cursos que cobre o ciclo de vida de aplicações de machine learning, do design à implantação e manutenção, com ênfase nos princípios de MLOps.
Duração: Aproximadamente 14 horas.
Habilidades desenvolvidas: CI/CD, CM/CT, acompanhamento de experimentos, registries de modelos, feature stores, estratégias de deployment, tratamento de data drift e model drift.
Instrutores: Folkert Stijnman, Sinan Ozdemir, Nemanja Radojković, Arturo Opsetmoen Amador.
Custo: Incluído no DataCamp Premium, a partir de US$ 12,42/mês
Certificado: Statement of Accomplishment ao concluir.

MLOps Deployment and LifeCycling Course

O que é?: Este curso aprofunda o framework moderno de MLOps, com foco no ciclo de vida e na implantação de modelos de ML, destacando a redução da dívida técnica e explorando ferramentas de deployment e monitoramento.
Duração: 4 horas.
Habilidades desenvolvidas: Escrever código de ML com mínima dívida técnica, usar ferramentas de implantação e monitoramento, entender diferentes ambientes e analytics.
Instrutor: Nemanja Radojković, Senior Data Scientist na Euroclear.
Custo: Incluído no DataCamp Premium, a partir de US$ 12,42/mês
Certificado: Statement of Accomplishment ao concluir.

MLOps For Business Course

O que é?: Curso focado em automatizar e escalar aplicações de ML no contexto de negócios.
Duração: 3 horas.
Habilidades desenvolvidas: Essenciais de MLOps, ciclo de vida do design às operações e desafios de colocar modelos de ML em produção.
Instrutor: Arne Warnke, Head of Emerging Curriculum na DataCamp.
Custo: Incluído no DataCamp Premium, a partir de US$ 12,42/mês
Certificado: Statement of Accomplishment ao concluir.

MLOps Concepts Course

O que é?: Curso de nível intermediário que apresenta MLOps, com foco em escalar e automatizar projetos de machine learning.
Duração: Aproximadamente 2 horas.
Habilidades desenvolvidas: Noções de MLOps, ciclo de vida de ML, papéis em MLOps, fases de design e desenvolvimento, deployment e manutenção de ML em produção.
Instrutor: Folkert Stijnman, data scientist formado com expertise em machine learning e data science, atuando como freelancer para diversas empresas.
Custo: Incluído no DataCamp Premium, a partir de US$ 12,42/mês
Certificado: Statement of Accomplishment ao concluir.

Introduction to MLFlow Course

O que é?: Curso sobre o uso do MLflow para gerenciar o ciclo de vida de machine learning, incluindo tracking, reprodutibilidade e deployment de modelos.
Duração: 4 horas.
Habilidades desenvolvidas: MLflow Tracking, Projects, Models, Model Registry, versionamento de modelos, avaliação, customização e automação.
Instrutor: Weston Bassler, Senior MLOps Engineer.
Custo: Incluído no DataCamp Premium, a partir de US$ 12,42/mês
Certificado: Statement of Accomplishment ao concluir.

Como escolher a certificação certa

Escolher a certificação ideal pode parecer desafiador. Dito isso, a decisão deve estar alinhada ao seu nível atual, às suas metas de carreira e às áreas específicas que você deseja dominar. Considere o seguinte:

Nível de habilidade e objetivos de carreira

Avalie onde você está na carreira e aonde quer chegar. Quem está começando pode focar em cursos de fundamentos, enquanto profissionais experientes podem buscar certifications avançadas.

Conhecimentos prévios

Algumas certifications exigem conhecimento básico de machine learning, programação ou data science. Garanta que você atende a esses pré-requisitos antes de se inscrever.

Foco da certification

Escolha a certification que melhor se alinha às suas metas, seja com ênfase em operações, desenvolvimento de modelos, ferramentas de cloud ou proficiência full-stack em MLOps.

Conquistando uma certification em MLOps com a DataCamp

A DataCamp oferece uma variedade de cursos e recursos que podem ser decisivos na sua jornada rumo a uma certification em MLOps. Veja como a DataCamp ajuda você a se preparar:

Conteúdo variado de MLOps

A DataCamp seleciona um conjunto abrangente de cursos de MLOps para diferentes níveis de experiência. Cursos como MLOps Fundamentals preparam a base, enquanto ofertas especializadas como MLOps Deployment and LifeCycling aprofundam a prática e as técnicas avançadas de MLOps.

Aprendizado interativo

A plataforma aposta em uma experiência prática e interativa. Essa abordagem é especialmente eficaz para dominar conceitos complexos de MLOps e aplicá-los em situações reais. Cursos como MLOps for Business permitem que você desenvolva habilidades por meio de exercícios e projetos envolventes.

Recursos complementares ricos

Além dos cursos, a DataCamp oferece uma ampla biblioteca de tutoriais, webinars e posts no blog. Esses materiais trazem mergulhos profundos em tópicos de MLOps e nas tendências mais atuais, ampliando o entendimento muito além do conteúdo estruturado. Por exemplo, guias como Machine Learning Piplelines, Deployment and MLOps, A Practical Guide to MLOps e Getting Started with MLOps expandem sua base de conhecimento.

Aprendizado orientado a projetos

Aplicar a teoria em projetos reais é essencial para absorver os aspectos práticos de MLOps. A DataCamp incentiva isso com oportunidades baseadas em projetos, permitindo trabalhar com dados reais e enfrentar desafios concretos de MLOps. Essa vivência é crucial para transformar aprendizado em ação.

Aproveitando o acervo abrangente de cursos da DataCamp, os modos de aprendizado envolventes e os recursos de amplo alcance, você desenvolve as competências e a confiança para buscar diversas certifications em MLOps e se destacar na área.

Certificações por perfil com a DataCamp

A DataCamp oferece certifications especializadas voltadas a funções específicas na área de dados, para que você valide sua expertise e fortaleça sua posição na carreira escolhida. Essas certifications estão disponíveis para assinantes Premium sem custo adicional.

Data Analyst Certification

Público-alvo: Ideal para profissionais que desejam dominar análise de dados com Python, R, SQL e Tableau.
Áreas de aprendizagem: Abrange manipulação de dados, visualização e estatística, capacitando você a extrair insights valiosos.
Composição do programa: Combina aulas, exercícios práticos e projetos, garantindo domínio sólido dos princípios de análise de dados.

Data Scientist Certification

Público-alvo: Voltada a futuros data scientists, com foco em estatística, machine learning e tratamento de dados.
Áreas de aprendizagem: O programa cobre desde análise exploratória, machine learning e deep learning até temas como processamento de linguagem natural (NLP).
Composição do programa: Aprofunda práticas e ferramentas de data science, com projetos práticos para consolidar o aprendizado.

Data Engineer Certification

Público-alvo: Para quem é apaixonado por engenharia de dados, com foco em criar infraestruturas e pipelines escaláveis.
Áreas de aprendizagem: Processamento de big data, ferramentas de engenharia de dados (como Spark) e gestão de bancos de dados.
Composição do programa: Une fundamentos teóricos e aplicações práticas para capacitar você a construir sistemas eficientes de armazenamento e processamento.

Com essas certifications, a DataCamp não só valida suas habilidades como também eleva sua credibilidade profissional, oferecendo um caminho estruturado para dominar competências específicas na área de dados.

Considerações finais

Seguir carreira em MLOps é uma jornada promissora que une a empolgação de tecnologias de ponta com a estabilidade e a demanda de um papel operacional estratégico. Com a combinação certa de certifications e experiência prática, você se posiciona como um profissional muito disputado nesse campo dinâmico. Esteja você começando agora ou buscando aprofundar sua expertise, o caminho para se tornar um profissional certificado em MLOps está repleto de oportunidades de crescimento e evolução.

Comece hoje sua jornada em MLOps com nossa trilha de aprendizado MLOps Fundamentals, que cobre todo o ciclo de vida de uma aplicação de machine learning.

Perguntas frequentes

Quais pré-requisitos eu preciso antes de buscar uma certificação em MLOps?

Depende da MLOps certification que você pretende obter. Para qualquer certificação, é importante ter noções básicas de machine learning, familiaridade com fluxos de trabalho de data science e alguma experiência em programação, de preferência em Python. Conhecimento e vivência em plataformas de nuvem específicas, como Google Cloud Platform, são exigidos para cada certificação voltada a uma plataforma.

Como as certificações em MLOps podem impulsionar minha carreira em machine learning?

As certifications em MLOps validam suas habilidades em gerenciar e implantar modelos de machine learning com eficiência, tornando você um ativo valioso para times de operações e desenvolvimento. Elas demonstram sua capacidade de lidar com aplicações reais de ML, aumentando sua empregabilidade e seu potencial de crescimento em organizações orientadas por IA.

Qual a diferença entre uma certificação em MLOps e uma certificação em machine learning?

Uma MLOps certification foca os aspectos operacionais de implantar, monitorar e manter modelos de ML em produção com eficiência, enquanto uma certificação em machine learning normalmente se concentra no desenvolvimento, no treino e na avaliação de modelos.

Posso buscar certificações em MLOps se tenho background em engenharia de software, mas não em machine learning?

Sim. Engenheiros de software podem buscar certifications em MLOps para levar suas habilidades técnicas ao domínio de machine learning, com foco em deployment, escalabilidade e manutenção de modelos.

Quais habilidades são necessárias para se destacar em MLOps?

Para se destacar em MLOps, é preciso combinar habilidades em machine learning, engenharia de software e engenharia de dados. Domínio de programação (especialmente Python), entendimento de algoritmos de ML, familiaridade com ferramentas de deployment (como Docker e Kubernetes) e conhecimento de plataformas de nuvem são essenciais.

Como uma empresa pode começar a integrar MLOps em suas operações?

Uma empresa pode começar a integrar MLOps avaliando suas capacidades e infraestrutura atuais de machine learning e, em seguida, implementando gradualmente práticas de MLOps, como validação automatizada de dados, monitoramento de modelos e pipelines de CI/CD para modelos de ML, começando por projetos pequenos e gerenciáveis.

Que outras certificações eu devo considerar?

Há muitas certificações relevantes cobrindo diferentes tecnologias e caminhos de carreira. Confira alguns dos nossos outros guias para uma visão geral:

Temas

Aprendizado de máquina Certificação