Guia de certificação para desenvolvedores do TensorFlow: Como ser aprovado em 2026

Preparação para o Certificado TensorFlow

A preparação para a certificação TensorFlow envolveu o domínio dos conceitos básicos de machine learning e das habilidades do TensorFlow 2.x. As principais áreas incluíram:

• Princípios básicos de ML e Deep Learning: É essencial para entender e usar as técnicas do TensorFlow. Dá uma olhada no nosso curso Fundamentos de machine learning com Python para começar. 
• Criando modelos TensorFlow: Proficiência no uso do TensorFlow para visão computacional, redes neurais convolucionais e processamento de linguagem natural.
• Habilidades práticas de aplicação: Criando algoritmos de reconhecimento de imagem, deteção de objetos e reconhecimento de texto.
• Análise de imagens do mundo real: Usando vários tipos de dados de imagem para entender o processamento e a avaliação do modelo.
• Estratégias para evitar o sobreajuste: Técnicas como aumento e exclusões para melhorar a precisão e a confiabilidade do modelo.
• Resolução de problemas com PNL: Usando o TensorFlow para resolver desafios do processamento de linguagem natural.

Materiais e recursos de estudo recomendados

Se você quer melhorar suas habilidades no TensorFlow e se preparar para a nova versão da certificação TensorFlow, tem vários recursos que você pode usar para começar. Pra começar, você vai precisar de:

• Noções básicas de programação em Python
• Ter conhecimento prévio em machine learning ou aprendizado profundo é útil, mas não é obrigatório.
• Ter conhecimentos matemáticos em álgebra linear, probabilidade, estatística e cálculo é útil, mas não é obrigatório.

O DataCamp tem vários recursos pra te ajudar a conseguir a certificação TensorFlow, incluindo:

• Introdução ao curso TensorFlow em Python
• Tutorial do TensorFlow para quem tá começando
• Tutorial sobre CNNs com TensorFlow
• Tutorial sobre como implementar a transferência de estilo neural usando o TensorFlow 2.0

Você também pode conferir o livro Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2ª edição.

O processo de certificação do TensorFlow

Para obter a certificação, era preciso seguir várias etapas:

Passo 1

Dá uma olhada nos critérios do exame e fica por dentro das várias habilidades que você precisa para passar no exame.

Passo 2

Depois, inscreva-se para o exame. Você precisava de uma conta do Gmail para fazer login e tinha que enviar sua foto de identidade e fornecer informações de pagamento.

Passo 3

Antes de fazer a certificação TensforFlow, você precisa preparar o ambiente do exame. Isso significa instalar o plug-in TensorFlow Exam usando o PyCharm IDE.

Passo 4

Agora é hora de fazer e enviar o exame. Depois de comprar o exame, você tem seis meses para realmente fazer o exame. Tem um tempo limite; você vai ter no máximo cinco horas pra terminar o exame. Para quem se inscreveu para o exame antes de 30 de abril de 2024, tinha até 31 de maio de 2024 para fazer o exame. A certificação já está encerrada.

Passo 5

Depois de enviar sua prova, ela vai ser corrigida e você vai poder conferir o status do seu envio no Portal do Candidato em até 24 horas.

Passo 6

Depois de passar no exame, você pode colocar o certificado e o selo no seu currículo e perfis públicos, tipo GitHub, LinkedIn e Twitter, e entrar na Rede de Certificados do TensorFlow pra ficar ligado com possíveis recrutadores.

Certificações baseadas em funções no DataCamp

Com o avanço do mundo da tecnologia, o foco mudou um pouco das certificações gerais baseadas em tecnologia para qualificações mais centradas nas funções. Entendendo essa mudança, DataCamp lançou certificações baseadas em funções que atendem a cargos específicos, alinhando as trilhas de aprendizagem com as habilidades reais necessárias no trabalho.

Os programas de certificação da DataCamp são super bem elaborados, cobrindo Python, SQL e R, e são feitos sob medida para diferentes funções profissionais. Essas certificações não são só completas, mas também bem exigentes, garantindo que as habilidades testadas sejam essenciais para as funções.

• Cientista de dados (associado e profissional): Essa certificação aborda áreas essenciais para cientistas de dados, incluindo gerenciamento de dados, programação, experimentação estatística, análise exploratória, desenvolvimento de modelos e comunicação eficaz.
• Analista de Dados (Associado e Profissional): Feita pra quem trabalha com análise de dados, essa certificação foca em habilidades como gerenciamento de dados, análise exploratória, visualização, fundamentos de análise e comunicação.
• Engenheiro de Dados (Associado): Focando na espinha dorsal das operações de dados, essa certificação avalia a proficiência em gerenciamento de dados, programação específica para engenharia de dados e análise exploratória.

As certificações baseadas em funções do DataCamp oferecem não só uma trajetória de aprendizado, mas também uma referência, permitindo que os alunos avaliem suas habilidades em relação às demandas em constante evolução do setor.

Conclusão

A certificação TensorFlow é uma chance única pra quem curte machine learning validar suas habilidades de um jeito prático e reconhecido no mundo todo. Mesmo que o exame esteja fechado por enquanto enquanto a equipe do TensorFlow avalia os próximos passos, preparar as habilidades necessárias ainda é super útil. Além disso, com as certificações baseadas em funções do DataCamp, você ainda pode ter certeza de que está no caminho certo para sua carreira.

Seja você um estudante, desenvolvedor ou cientista de dados, as certificações podem ser um marco importante na sua carreira. Eles podem testar seus conhecimentos básicos e habilidades práticas em machine learning, construção de modelos TensorFlow, visão computacional e processamento de linguagem natural.

Para começar essa jornada, comece com cursos básicos, como o nosso Introdução ao TensorFlow em Python. Este curso vai te dar as habilidades e conhecimentos necessários em TensorFlow. Comece hoje mesmo sua jornada de aprendizado e dê um passo adiante para mostrar ao mundo sua experiência com o TensorFlow.