Um guia sobre certificações e certificados em PyTorch

No campo em constante evolução da inteligência artificial, o PyTorch se consolidou como uma das principais plataformas para desenvolver modelos de machine learning e deep learning. Este artigo é um guia completo para entender certificados e certificações em PyTorch. Vamos explorar por que vale a pena aprender PyTorch, diferenciar certificações de certificados, apresentar os melhores cursos e discutir o contexto mais amplo de certificações em dados e IA.

Por que aprender PyTorch é útil?

Aprender PyTorch vai além de dominar uma biblioteca de programação: é abrir portas para inúmeras oportunidades em machine learning (ML) e deep learning (DL). Essas tecnologias estão no centro das inovações em IA, de veículos autônomos à medicina personalizada, tornando as habilidades nessas áreas altamente valorizadas.

Machine learning e deep learning oferecem ótimas carreiras

Carreiras em machine learning e deep learning oferecem ótimas perspectivas, com amplo potencial de crescimento e salários competitivos. As áreas de inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) estão se expandindo rapidamente, com vagas em IA e ML tendo aumentado em quase 75% nos últimos quatro anos. A tendência deve continuar, tornando essas carreiras cada vez mais disputadas e atraentes.

Olhando para os dados de mercado, engenheiros de machine learning, um dos cargos mais relevantes em IA, têm uma mediana salarial impressionante. Por exemplo, o salário de um engenheiro de machine learning pode chegar a US$ 200.000, com muitas posições em IA e ML pagando bem acima de US$ 100.000. Além de financeiramente recompensadoras, essas funções impulsionam avanços tecnológicos em diversos setores, de saúde e educação a finanças e varejo.

Além disso, a projeção para empregos em machine learning e inteligência artificial é extremamente promissora, com crescimento expressivo na demanda por profissionais qualificados nessas áreas. Segundo o U.S. Bureau of Labor Statistics, ocupações em computação e tecnologia devem crescer cerca de 15% entre 2021 e 2031, bem acima da média nacional para todas as ocupações.

PyTorch é a biblioteca de deep learning mais popular

Com uma interface intuitiva e grafo computacional dinâmico, o PyTorch virou o queridinho de pesquisadores e desenvolvedores. E não é só impressão: diversas pesquisas com desenvolvedores e estatísticas de download de pacotes apontam o PyTorch como uma das bibliotecas mais populares de machine learning e deep learning, ao lado de scikit-learn, TensorFlow e Keras. No GitHub, o PyTorch reúne quase 400.000 usuários ativos e 75,4 mil estrelas.

Os frameworks de ciência de dados em Python mais populares, mostrando o crescimento do PyTorch - fonte

Certificações e certificados em PyTorch

Embora o próprio PyTorch não ofereça certificações formais, há uma oferta robusta de certificados e cursos que desenvolvem habilidades práticas para usar PyTorch em projetos de machine learning e deep learning. Antes de entrar nos cursos, vale desmistificar certificações vs. certificados.

Criado com DALL-E 3

Certificações em PyTorch vs. certificados em PyTorch

É essencial diferenciar certificações de certificados. Certificações normalmente envolvem uma avaliação abrangente por uma entidade reconhecida; já certificados costumam atestar a conclusão de um curso ou trilha. No contexto do PyTorch, apesar de não existirem certificações formais, há diversos certificados de alta qualidade que fortalecem bastante seu domínio técnico e seu currículo. Mais importante: há muitas certificações por função que englobam PyTorch e outras ferramentas de dados e IA, como veremos mais adiante.

Principais certificados e cursos de PyTorch

Começar a aprender PyTorch não precisa ser intimidante! Abaixo está uma lista de cursos práticos e certificados da DataCamp para você dar os primeiros passos com PyTorch.

Deep Learning in Python Skill Track

• O que é?: Uma trilha de aprendizado completa sobre deep learning com PyTorch em Python, do básico ao avançado.
• Duração: 16 horas.
• Principais habilidades: Construção e implantação de modelos de deep learning em diferentes aplicações usando PyTorch.
• Instrutor(es): Vários instrutores, cada um especializado em aspectos diferentes de deep learning.
• Custo: Incluso no DataCamp Premium, a partir de US$ 12,42/mês
• Certificado: Statement of Accomplishment ao concluir.

Intermediate Deep Learning with PyTorch Course

• O que é: Um curso sobre técnicas avançadas de deep learning com PyTorch, com foco em CNNs e RNNs.
• Duração: Aproximadamente 4 horas.
• Principais habilidades: Treinar redes neurais robustas, implementar arquiteturas, regularização, dropout, agendamento de taxa de aprendizado, classificação de imagens, previsão de séries temporais.
• Instrutor: Michał Oleszak, Machine Learning Engineer
• Custo: Incluso no DataCamp Premium, a partir de US$ 12,42/mês
• Certificado: Statement of Accomplishment ao concluir.

Introduction to Deep Learning in PyTorch Course

• O que é: Uma introdução ao deep learning com PyTorch, ensinando a construir redes neurais e ajustar hiperparâmetros para problemas de classificação e regressão.
• Duração: 4 horas.
• Principais habilidades: Diferenças entre deep learning e machine learning, treino de redes neurais, criação de funções de perda, uso do TorchMetrics para avaliação de modelos, solução de classificação e regressão com deep learning em dados tabulares e de imagem.
• Instrutora: Maham Khan, Senior Data Scientist
• Custo: Incluso no DataCamp Premium, a partir de US$ 12,42/mês
• Certificado: Statement of Accomplishment ao concluir.

Deep Learning for Text With PyTorch Course

• O que é: Um curso sobre aplicação de deep learning a processamento de texto com PyTorch, cobrindo pré-processamento, codificação e construção de modelos para classificação e geração.
• Duração: 4 horas.
• Principais habilidades: Técnicas de pré-processamento de texto (tokenização, stemming, lematização), uso de CNNs e RNNs para classificação de texto, geração de texto com RNNs e GANs, aproveitamento de modelos pré-treinados para classificação de texto, entendimento da arquitetura Transformer.
• Instrutor: Shubham Jain, Data Scientist
• Custo: Incluso no DataCamp Premium, a partir de US$ 12,42/mês
• Certificado: Statement of Accomplishment ao concluir.

Deep Learning for Images with PyTorch Course

• O que é: Um curso focado no uso de PyTorch para tarefas com imagens, como classificação, detecção de objetos, segmentação e geração de imagens usando modelos de deep learning.
• Duração: 4 horas.
• Principais habilidades: Classificação de imagens com CNNs, detecção de objetos com bounding boxes, segmentação de imagens com máscaras e geração de imagens com GANs.
• Instrutor: Michał Oleszak, Machine Learning Engineer
• Custo: Incluso no DataCamp Premium, a partir de US$ 12,42/mês
• Certificado: Statement of Accomplishment ao concluir.

Prepare-se para certificações em PyTorch com nosso cheat sheet de Deep Learning com PyTorch

Além do PyTorch: certificações por função

Embora o conhecimento de ferramentas seja valioso, o mercado de IA e machine learning muitas vezes valoriza ainda mais certificações por função. Entender a combinação entre proficiência em ferramentas e domínio do papel pode direcionar seu aprendizado para caminhos mais estratégicos e impactantes.

O valor das certificações baseadas em ferramentas

Certificações baseadas em ferramentas, como as da AWS, Tableau ou Azure, validam suas habilidades técnicas em plataformas específicas. São ótimas para demonstrar domínio em tecnologias amplamente adotadas. A desvantagem é que costumam focar no uso exato dessas ferramentas, e não nas meta-habilidades necessárias para ter sucesso em uma função específica.

O valor das certificações por função

Já as certificações por função avaliam sua capacidade de desempenhar atividades de trabalho específicas e são projetadas para preparar você para papéis determinados no setor de tecnologia. Elas costumam ter grande peso, pois indicam um conjunto de competências abrangente que vai além do uso de ferramentas individuais.

Certificações por função com a DataCamp

A DataCamp oferece certificações especializadas alinhadas aos papéis da profissão de dados, para você validar sua experiência e fortalecer sua posição na carreira escolhida. Assinantes Premium da DataCamp têm acesso a essas certificações sem custo adicional.

Data Analyst Certification

• Público-alvo: Ideal para profissionais que querem dominar análise de dados com Python, R, SQL e Tableau.
• Domínios de aprendizado: Inclui áreas essenciais como manipulação de dados, visualização e análise estatística, capacitando você a extrair insights valiosos.
• Composição do programa: Combina cursos instrucionais, exercícios práticos e projetos, garantindo domínio sólido dos princípios de análise de dados.

Data Scientist Certification

• Público-alvo: Voltada a futuros cientistas de dados, com foco em estatística, machine learning e tratamento de dados.
• Domínios de aprendizado: O programa cobre desde análise exploratória, machine learning e deep learning até áreas como processamento de linguagem natural (NLP).
• Composição do programa: Mergulho profundo em práticas e ferramentas de ciência de dados, 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 de dados escaláveis.
• Domínios de aprendizado: Processamento de big data, ferramentas de engenharia de dados (como Spark) e gestão de bancos de dados.
• Composição do programa: Combina base teórica e prática, preparando você para construir sistemas eficazes de armazenamento e processamento de dados.

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