Resumo do Radar — Certificação em data science: vale a pena?

Kennedy também comentou a ampla variedade de certificações oferecidas por organizações e desenvolvedores. Há uma diferença clara entre um certificado de conclusão de curso ou treinamento online e uma certificação de conhecimento. O primeiro é um bom motivador para concluir um curso, enquanto o segundo comprova o nível de competência.

Remynse falou sobre o ciclo de vida das certificações em dados. Segundo ela, algumas certificações específicas de ferramentas podem perder relevância rápido se não forem amplamente adotadas ou duradouras. Outras têm valor de longo prazo e demonstram conhecimentos úteis por muitos anos. Ela explicou que muitas certificações novas são “construídas com estudos de caso ou exemplos do mundo real”, o que ajuda você a provar para si e para os empregadores que “está pronto para desafios reais”.

Kennedy então descreveu dois tipos de certificações em dados: as baseadas em ferramentas, normalmente oferecidas pelo desenvolvedor da ferramenta, e as baseadas em função, que são independentes de ferramentas ou tecnologias. Exemplos de certificações por ferramenta incluem certificações de linguagens como R ou Python, ou de ferramentas de visualização de dados. Um exemplo de certificação por função são as certificações de Data Analyst ou Data Scientist do DataCamp, que validam as habilidades típicas exigidas para esses papéis.

prós e contras de buscar certificações

Diante da variedade de certificações disponíveis, as palestrantes discutiram os prós e contras de tirar uma certificação em dados. Elas comentaram como a certificação pode complementar diplomas acadêmicos voltados à carreira e fortalecer a narrativa que você apresenta aos recrutadores — mas alertaram para não diluir essa narrativa com certificações em excesso.

Remynse destacou que graduações e pós-graduações costumam exigir muito tempo e nem sempre têm resultados práticos focados no trabalho. Já com certificações, “você está de fato certificando as habilidades relevantes para a vaga que busca”. Ainda é um processo intenso, mas o tempo é mais focado e oferece treinamento mais prático e alinhado ao mercado. Ela também comentou que os cursos universitários nem sempre acompanham os conteúdos atualizados tão bem quanto a maioria das certificações.

Kennedy mencionou que as certificações trazem credibilidade ao seu conhecimento em uma área, independentemente de como você aprendeu. Esse é seu principal benefício e valor. As certificações também te levam a dar passos concretos rumo ao domínio da habilidade. Elas são uma recompensa tangível e legítima ao final de um esforço intelectual, assim como um diploma de graduação ou mestrado.

Kennedy aconselhou focar em certificações específicas para construir sua narrativa para os recrutadores. Remynse complementou que uma certificação conta a história de que você “dedicou tempo, estudou um tema, se preparou bem, praticou, dominou e conseguiu comprovar isso ao conquistar a certificação”.

Embora construir uma boa narrativa com certificações seja claramente positivo, exagerar na quantidade ou buscar áreas muito amplas pode atrapalhar sua história. Do ponto de vista de Bricker, como recrutadora, quando ela analisa um currículo com certificações demais, a mensagem fica menos clara e o valor das certificações realmente relevantes para a vaga diminui.

uma visão geral do processo de certificação do DataCamp

Na parte final da sessão, Kennedy explicou as certificações do DataCamp e como ser aprovado. Ela detalhou as certificações de data analyst e data scientist, o que os candidatos podem esperar e as atualizações previstas. Você pode saber mais sobre as certificações do DataCamp aqui. A seguir, veja as habilidades e aptidões avaliadas em cada certificação.

certificação de data analyst

A certificação de Data Analyst avalia habilidades nas seguintes áreas:

• Gestão de dados: capacidade de consultar, limpar e agregar dados com SQL e ferramentas de banco de dados.
• Análise exploratória: capacidade de analisar dados e interpretar insights.
• Code para produção: capacidade de criar código de alta qualidade e legível em Python ou R e SQL.
• Fundamentos de analytics: boas práticas para analisar dados.
• Experimentação estatística: habilidades de estatística para criar experimentos significativos com dados.
• Comunicação de dados: capacidade de comunicar insights para diferentes stakeholders.

certificação de data scientist

A certificação de Data Scientist avalia as mesmas habilidades da certificação de data analyst, mas vai além e testa as seguintes competências:

• Desenvolvimento de modelos: capacidade de criar modelos de machine learning em Python ou R.
• Programação para data science: capacidade de criar código de alta qualidade, legível e pronto para produção para sistemas e soluções de data science.

Vicky destacou que a certificação do DataCamp foi criada para ser “um reconhecimento oficial de que a pessoa atingiu o nível de habilidade necessário para atuar como Data Scientist ou Data Analyst”.

Além do processo de certificação, um benefício de se certificar é ter acesso a serviços de carreira e a comunidades exclusivas no DataCamp para apoio adicional.

assista à sessão completa para saber mais

Para entender melhor o valor da certificação, as novidades nas certificações do DataCamp em 2022 e o roadmap do programa, não deixe de conferir a sessão completa do Radar.