Um guia para as principais certificações de aprendizado de máquina para 2024

O que é a certificação de aprendizado de máquina?

A certificação de aprendizado de máquina é um reconhecimento formal concedido a pessoas que demonstraram proficiência em conceitos, técnicas e aplicativos de aprendizado de máquina (ML). Essas certificações são oferecidas por instituições educacionais, empresas de tecnologia e organizações profissionais para validar as habilidades de uma pessoa em projetar, implementar e gerenciar projetos de aprendizado de máquina.

Aqui estão alguns dos principais aspectos da certificação de aprendizado de máquina:

1. Validação de habilidades: As certificações servem como prova da capacidade de um indivíduo de enfrentar desafios de ML do mundo real, desde o pré-processamento de dados e a seleção de modelos até a implantação e a otimização.
2. Reconhecimento do setor: A obtenção de uma certificação de um fornecedor respeitável indica aos empregadores e colegas que o titular atende a determinados padrões profissionais, o que a torna um ativo valioso no mercado de trabalho.
3. Caminho de aprendizado: A busca da certificação normalmente envolve o envolvimento em um programa de aprendizado estruturado que abrange tópicos essenciais de aprendizado de máquina, garantindo assim uma compreensão abrangente do campo.
4. Progressão na carreira: Para os profissionais que desejam entrar ou avançar no campo da ciência de dados e do aprendizado de máquina, as certificações podem abrir portas para novas oportunidades, salários mais altos e funções mais influentes nas organizações.
5. Aprendizagem contínua: O processo de obtenção da certificação incentiva o aprendizado contínuo e a adaptação a novas tecnologias e metodologias, mantendo os indivíduos atualizados com os últimos avanços no domínio de ML.

Em essência, a certificação de aprendizado de máquina é mais do que apenas uma credencial; é um trampolim para estabelecer a especialização em uma das áreas mais dinâmicas e impactantes da tecnologia atual.

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Certificação de aprendizado de máquina vs. certificado de aprendizado de máquina

As certificações e os certificados de aprendizado de máquina servem a diferentes propósitos no âmbito do desenvolvimento profissional em aprendizado de máquina. Uma certificação é um endosso formal de uma organização respeitável que atesta que você alcançou um determinado nível de domínio em aprendizado de máquina. Destina-se àqueles que buscam validar suas habilidades e conhecimentos abrangentes, muitas vezes exigindo a aprovação em exames rigorosos. Esse tipo de credencial é altamente valorizado no setor, especialmente para aqueles que buscam cargos avançados.

Por outro lado, um certificado geralmente é concedido após a conclusão de um curso ou de uma série de cursos, com foco na transmissão de conhecimentos ou habilidades específicos em aprendizado de máquina. A avaliação para um certificado geralmente envolve a conclusão de cursos e projetos, sem os exames padronizados exigidos para a certificação. Embora os certificados possam reforçar um currículo ao demonstrar um compromisso com a educação contínua, eles geralmente não têm o mesmo peso que as certificações em termos de validação de conhecimento especializado.

Por que buscar uma certificação em aprendizado de máquina?

O Fórum Econômico Mundial prevê um aumento significativo na demanda por especialistas em IA e ML, esperando um crescimento de 40% entre 2023 e 2027. Da mesma forma, o Statista sugere que a IA e o aprendizado de máquina são algumas das habilidades tecnológicas mais procuradas. Dessa forma, as certificações de aprendizado de máquina são mais do que apenas realizações educacionais; elas são portas de entrada para novas oportunidades de carreira e caminhos para o avanço profissional.

Para os profissionais que desejam fazer a transição para funções de ML ou para aqueles que buscam solidificar sua experiência no campo, uma certificação funciona como uma ferramenta poderosa. Ele indica aos empregadores um compromisso com a área, uma disposição para enfrentar desafios complexos de ML e uma dedicação para ficar a par dos últimos desenvolvimentos.

Além disso, como a demanda por profissionais qualificados de ML continua a crescer, as certificações podem ser o diferencial que distingue os candidatos em um mercado de trabalho concorrido. Eles oferecem provas tangíveis de habilidades, muitas vezes alinhadas com os padrões e requisitos do setor, o que torna os indivíduos certificados altamente atraentes para possíveis empregadores.

O aprendizado de máquina é uma das habilidades tecnológicas mais procuradas - fonte

As principais certificações de aprendizado de máquina para 2024

Agora que sabemos o valor de uma certificação de aprendizado de máquina, vamos dar uma olhada em algumas das principais opções disponíveis. Eles são oferecidos por alguns dos maiores nomes do setor, o que pode lhe dar uma vantagem sobre a concorrência no mercado de trabalho.

1. Aprendizado de máquina certificado pela AWS - Especialidade

A certificação da AWS foi criada para aqueles que desempenham uma função de desenvolvimento ou ciência de dados. Ele valida a capacidade de projetar, implementar e manter soluções de ML para determinados problemas de negócios. O foco principal é aproveitar os serviços de nuvem da AWS e entender as práticas recomendadas para a implementação de ML.

• Para quem é indicado: Indivíduos em uma função de desenvolvimento ou ciência de dados com experiência em cargas de trabalho de ML/aprendizagem profunda no AWS.
• Pré-requisitos:
• Dois anos de experiência prática com ML ou aprendizagem profunda na AWS.
• Conhecimento de algoritmos básicos de ML e experiência em otimização de hiperparâmetros.
• Duração: 180 minutos para o exame.
• Custo: US$ 300.

2. Certificado pelo Google Cloud - Engenheiro de aprendizado de máquina

Essa certificação foi criada para profissionais que criam e mantêm modelos no Google Cloud. Ele enfatiza a integração de modelos de ML em aplicativos e o gerenciamento do desempenho do modelo. A certificação é ideal para aqueles que estão familiarizados com os produtos e soluções do Google Cloud.

• Para quem é indicado: Pessoas que criam e mantêm modelos de aprendizado de máquina no Google Cloud.
• Pré-requisitos: Nenhum, embora sejam recomendados 3 anos de experiência no setor, com 1 ou mais anos de projeto e gerenciamento de soluções usando o Goolge Cloud.
• Duração: Exame de duas horas, com 50-60 questões de múltipla escolha e seleção múltipla.
• Custo: US$ 200.

3. Certificado pela Microsoft: Cientista de dados associado do Azure

A certificação da Microsoft é para profissionais que aplicam os serviços de ML e IA do Azure em seu fluxo de trabalho. Ele testa as habilidades em ciência de dados e aprendizado de máquina, enfatizando a integração dos serviços do Azure. Essa certificação é adequada para aqueles que desejam demonstrar sua proficiência em soluções de ML baseadas em nuvem.

• Para quem é indicado: Profissionais especializados na aplicação de ciência de dados e ML no Azure, incluindo o projeto de ambientes para cargas de trabalho de ciência de dados, modelos de treinamento e implantação de soluções escalonáveis.
• Pré-requisitos: Experiência em aprendizado de máquina do Azure e MLflow, com foco na aplicação prática em ciência de dados.
• Duração: Não foi fornecida uma duração específica para a certificação, mas ela inclui um exame.
• Custo: US$ 165.

4. Profissional certificado em aprendizado de máquina da Databricks

A certificação da Databricks se concentra em habilidades de ML aplicadas, especialmente em ambientes de Big Data. Ele avalia a capacidade de criar, ajustar e implementar modelos de ML usando a plataforma Databricks. Essa certificação é particularmente valiosa para quem trabalha com big data e está procurando implementar soluções de ML dimensionáveis.

• Para quem é indicado: Indivíduos capazes de executar tarefas avançadas de ML usando o Databricks Machine Learning, incluindo rastreamento de experimentos, gerenciamento do ciclo de vida do modelo, implantação e monitoramento de desvio de dados.
• Pré-requisitos: Não há pré-requisitos específicos, mas o treinamento relacionado e a experiência prática com as tarefas de ML relevantes são altamente recomendados.
• Duração: 120 minutos para o exame.
• Custo: US$ 200.

5. Certificado de aprendizado de máquina da eCornell

O certificado da eCornell oferece uma abordagem acadêmica ao aprendizado de máquina. Ele foi projetado para fornecer uma base teórica sólida, bem como habilidades práticas em ML. Esse programa é ideal para aqueles que preferem uma abordagem educacional mais estruturada para aprender o ML.

• Para quem é indicado: Programadores, desenvolvedores, analistas de dados, estatísticos, cientistas de dados, engenheiros de software.
• Pré-requisitos: Recomenda-se experiência prévia em matemática, familiaridade com Python, teoria da probabilidade, estatística, cálculo multivariado e álgebra linear.
• Duração: Aproximadamente 3,5 meses, com um esforço estimado de 6 a 9 horas por semana.
• Custo: US$ 3.750.

Comparação das melhores certificações de aprendizado de máquina

Aqui está uma tabela que compara as certificações de aprendizado de máquina mencionadas acima:

Escolhendo a certificação certa para você

Com uma variedade de certificações de aprendizado de máquina disponíveis, é fundamental selecionar a que melhor se alinha às suas aspirações de carreira e ao seu nível de habilidade. Aqui estão algumas considerações importantes para ajudá-lo a fazer a escolha certa:

Avalie seu nível de habilidade atual e suas metas de carreira

Comece avaliando sua experiência atual em aprendizado de máquina. Você é iniciante e quer adquirir conhecimentos básicos ou é um profissional experiente que busca habilidades avançadas? Além disso, considere suas metas de carreira de longo prazo. Por exemplo, se você estiver interessado em soluções de ML baseadas em nuvem, as certificações da AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure podem ser mais relevantes.

Considere o foco e o currículo da certificação

Cada certificação tem um foco exclusivo. Por exemplo, as certificações da AWS e do Azure estão mais alinhadas com os serviços de nuvem, enquanto o certificado da eCornell oferece uma abordagem acadêmica mais ampla. Analise o currículo e os resultados de aprendizado de cada certificação para garantir que eles correspondam às suas necessidades de aprendizado e às habilidades específicas que você deseja adquirir.

Explore os pré-requisitos e o comprometimento necessários

Considere os pré-requisitos de cada certificação. Alguns podem exigir experiência prévia ou familiaridade com ferramentas e linguagens específicas. Além disso, avalie o tempo e o compromisso financeiro necessários para cada certificação. É essencial equilibrar esses fatores com seus compromissos pessoais e profissionais.

Considere o reconhecimento do setor e as oportunidades de avanço na carreira

Pesquise como as diferentes certificações são vistas no setor. Procure depoimentos ou estudos de caso de profissionais que concluíram as certificações. Isso pode fornecer informações sobre como essas certificações afetaram as carreiras deles e como elas podem influenciar a sua.

Obtendo certificação em aprendizado de máquina com o DataCamp

O DataCamp oferece uma gama diversificada de cursos e recursos que podem ser fundamentais em sua jornada para obter a certificação de aprendizado de máquina. Veja como a DataCamp pode ajudá-lo a se preparar e obter a certificação em aprendizado de máquina:

1. Ofertas abrangentes de cursos

O DataCamp oferece uma variedade de cursos de aprendizado de máquina adaptados para diferentes níveis de habilidade, desde iniciantes até profissionais avançados. Nossa trilha de habilidades de Fundamentos de Aprendizado de Máquina com Python foi projetada para desenvolver o conhecimento básico, enquanto cursos mais especializados, como Desenvolvimento de Modelos de Aprendizado de Máquina para Produção e Engenharia de Recursos para Aprendizado de Máquina em Python, concentram-se em aplicações práticas e conceitos avançados de aprendizado de máquina.

2. Experiência de aprendizado prático

Nossa plataforma enfatiza uma abordagem prática e interativa do aprendizado. Esse método é particularmente útil para compreender conceitos complexos de aprendizado de máquina e aplicá-los em cenários do mundo real.

Com cursos como Practicing Machine Learning Interview Questions in Python e Introduction to Deep Learning with Keras, os alunos podem aprimorar suas habilidades por meio de exercícios práticos e projetos.

3. Acesso a diversos materiais didáticos

O DataCamp oferece uma grande variedade de tutoriais, webinars e publicações em blogs que complementam suas ofertas de cursos. Esses recursos adicionais oferecem insights aprofundados sobre vários tópicos de aprendizado de máquina e as últimas tendências do setor.

Recursos como What is a Confusion Matrix in Machine Learning? e A Comprehensive Introduction to Anomaly Detection são ótimos para expandir sua compreensão além do conteúdo estruturado do curso.

Nossa folha de dicas de aprendizado de máquina pode ajudá-lo a se preparar para a certificação

4. Aprendizagem baseada em projetos

Aplicar suas habilidades em projetos do mundo real é fundamental para entender os aspectos práticos do aprendizado de máquina. O DataCamp oferece oportunidades de aprendizado baseadas em projetos, nas quais você pode trabalhar com conjuntos de dados reais e resolver problemas reais de aprendizado de máquina.

Nossa lista dos principais projetos de aprendizado de máquina para todos os níveis permite que você aplique o que aprendeu de forma prática.

5. Preparação para entrevistas de aprendizado de máquina

Se o seu objetivo é conseguir um emprego na área de aprendizado de máquina, os cursos do DataCamp podem ajudá-lo a se preparar para entrevistas técnicas. A plataforma oferece recursos projetados especificamente para ajudá-lo a praticarperguntas comuns de entrevistas de aprendizado de máquina.

Ao aproveitar a extensa biblioteca de cursos do DataCamp, o formato de aprendizado interativo e os recursos adicionais, você pode adquirir as habilidades e a confiança necessárias para obter várias certificações de aprendizado de máquina e se destacar em sua carreira de aprendizado de máquina.

Certificação específica da função com a DataCamp

A DataCamp oferece certificações específicas para cada função, adaptadas às necessidades específicas de vários profissionais de dados. Essas certificações são projetadas para validar suas habilidades e aumentar sua credibilidade no campo escolhido. Além disso, as certificações do DataCamp são gratuitas para usuários Premium.

1. Certificação de analista de dados

• Público-alvo: Ideal para profissionais que desejam se destacar na análise de dados usando ferramentas como Python, R, SQL e Tableau.
• Principais áreas de aprendizado: A certificação abrange a manipulação de dados, a visualização de dados e a análise estatística, equipando os alunos com as habilidades necessárias para obter insights práticos dos dados.
• Estrutura e conteúdo: O programa inclui uma combinação de cursos, exercícios práticos e projetos, garantindo uma compreensão abrangente dos conceitos de análise de dados.

2. Certificação de cientista de dados

• Público-alvo: Adequado para pessoas que desejam se tornar cientistas de dados, com foco em habilidades como análise estatística, aprendizado de máquina e manipulação de dados.
• Principais áreas de aprendizado: Essa certificação abrange uma ampla gama de tópicos, desde a análise exploratória de dados até a aprendizagem automática, a aprendizagem profunda e até mesmo assuntos avançados como PNL.
• Estrutura e conteúdo: Ele oferece uma compreensão aprofundada das metodologias e ferramentas da ciência de dados, incluindo aplicações práticas e trabalhos de projeto.

3. Certificação de engenheiro de dados

• Público-alvo: Projetado para profissionais interessados em engenharia de dados, com foco na criação de pipelines e infraestrutura de dados dimensionáveis.
• Principais áreas de aprendizado: A certificação abrange o processamento de big data, as ferramentas de engenharia de dados (como o Spark) e o trabalho com bancos de dados.
• Estrutura e conteúdo: Ele combina conhecimento teórico com habilidades práticas, permitindo que os alunos criem sistemas eficientes de armazenamento e recuperação de dados.

Certificações da DataCamp

Que empregos você pode conseguir com a certificação em aprendizado de máquina?

A certificação em aprendizado de máquina abre as portas para uma ampla gama de oportunidades de carreira no setor de tecnologia, pois valida sua experiência em um dos campos mais procurados. Aqui estão algumas das principais funções que os candidatos com certificação em aprendizado de máquina podem exercer:

1. Engenheiro de aprendizado de máquina

• Função: Projetar e implementar modelos de aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios, otimizando algoritmos para desempenho e escalabilidade.
• Habilidades: Proficiência em linguagens de programação como Python ou R, conhecimento de estruturas de ML (por exemplo, TensorFlow, PyTorch) e experiência com plataformas de computação em nuvem.

Confira nosso guia completo sobre como se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina para saber mais. 

2. Cientista de dados

• Função: Analisar e interpretar dados complexos para ajudar as organizações a tomar decisões informadas. Use técnicas de aprendizado de máquina para prever tendências e padrões futuros.
• Habilidades: Sólidas habilidades analíticas, experiência com ferramentas e softwares estatísticos e capacidade de comunicar os resultados de forma eficaz.

Saiba mais sobre como se tornar um cientista de dados em nosso guia de oito etapas. 

3. Engenheiro de processamento de linguagem natural (NLP)

• Função: Trabalhar em sistemas que permitam aos computadores entender, interpretar e gerar linguagem humana. Os aplicativos incluem chatbots, serviços de tradução e análise de sentimentos.
• Habilidades: Conhecimento de linguística, experiência com bibliotecas e estruturas de PNL e habilidades de programação.

Nosso curso de habilidades em Processamento de Linguagem Natural com Python pode ajudá-lo a dominar os fundamentos necessários para seguir essa carreira. 

4. Analista de dados

• Função: Extrair e analisar dados para identificar tendências, padrões e percepções. Geralmente, envolve o uso de técnicas de aprendizado de máquina para aprimorar a análise de dados.
• Habilidades: Sólida formação estatística, proficiência em ferramentas de visualização de dados e experiência com SQL e linguagens de programação.

Leia mais sobre como se tornar um analista de dados e o que a função implica em nosso guia separado. 

5. Business Intelligence Developer

• Função: Desenvolver, implantar e manter interfaces de BI, como ferramentas de consulta, painéis de visualização de dados e ferramentas de modelagem de dados, incorporando modelos de aprendizado de máquina para análise preditiva.
• Habilidades: Experiência com ferramentas de BI, conhecimento de gerenciamento de banco de dados e compreensão dos aplicativos de aprendizado de máquina nos negócios.

Nosso guia sobre como se tornar um desenvolvedor do Power BI pode ajudá-lo a entrar nesse campo. 

Considerações finais

Buscar uma certificação em aprendizado de máquina é uma medida estratégica no mundo atual, centrado na tecnologia. Ele aprimora seu perfil profissional e aprofunda sua compreensão dos conceitos críticos de ML. O DataCamp, com seus cursos abrangentes e certificações específicas para cada função, oferece um caminho personalizado para dominar o aprendizado de máquina, seja você um iniciante ou um profissional experiente.

Considere a trilha de Fundamentos de Aprendizado de Máquina no DataCamp como um ponto de partida ou uma atualização. Esse curso oferece uma base sólida em técnicas e conceitos essenciais de ML, equipando você com o conhecimento necessário para se destacar nesse campo.

Aproveite essa oportunidade para aprimorar suas habilidades e sua carreira. Comece sua jornada no aprendizado de máquina com a trilha de Fundamentos de Aprendizado de Máquina do DataCamp e prepare-se para o sucesso no mundo em constante evolução da ciência de dados.