Um guia com as principais certificações em machine learning para 2026

O que é a Certificação em Machine Learning?

Uma certificação em machine learning é uma credencial formal que mostra que você sabe bastante sobre conceitos, técnicas e aplicações de machine learning (ML). Oferecida por instituições educacionais, empresas de tecnologia e organizações profissionais, ela mostra que quem tem essa certificação sabe projetar, implementar e gerenciar projetos de ML.

Os principais aspectos da certificação em machine learning incluem:

• Validação de habilidades: Certifica a proficiência em lidar com tarefas de ML, como pré-processamento de dados, seleção de modelos, implantação e otimização.
• Reconhecimento do setor: Mostra sua experiência para os empregadores e colegas, aumentando sua credibilidade profissional e seu apelo no mercado de trabalho.
• Aprendizagem estruturada: Oferece um caminho de aprendizado claro, garantindo um conhecimento completo dos principais tópicos de ML.
• Crescimento na carreira: Abre portas para novas oportunidades, salários mais altos e cargos importantes na área de ciência de dados.
• Desenvolvimento contínuo: Incentiva o aprendizado contínuo para se manter atualizado com os avanços nas tecnologias e metodologias de ML.

Resumindo, a certificação em machine learning é mais do que uma credencial — é uma porta de entrada para dominar uma das áreas mais transformadoras da tecnologia atual.

Criado usando o DALL-E 3

As melhores certificações em machine learning para 2026

Agora que já sabemos o valor de uma certificação em machine learning, vamos dar uma olhada em algumas das melhores opções disponíveis. Eles são oferecidos por algumas das maiores empresas do setor, o que pode te dar uma vantagem sobre a concorrência no mercado de trabalho.

1. Certificação AWS em machine learning - Especialidade

A certificação da AWS é feita sob medida para quem trabalha com desenvolvimento ou ciência de dados. Ele mostra que você sabe criar, implementar e manter soluções de ML para problemas específicos de negócios. Um dos principais focos é aproveitar os serviços em nuvem da AWS e entender as melhores práticas para a implementação de ML.

• Pra quem é: Pessoas que trabalham com desenvolvimento ou ciência de dados e têm experiência com cargas de trabalho de ML/aprendizado profundo na AWS.
• Pré-requisitos:
• Dois anos de experiência prática com ML ou deep learning na AWS.
• Conhecimento de algoritmos básicos de ML e experiência em otimização de hiperparâmetros.
• Duração: 180 minutos para o exame.
• Custo: $300.

2. Certificado pelo Google Nuvem - Engenheiro de Machine Learning

Essa certificação é pra quem trabalha com a criação e manutenção de modelos na nuvem. Ele dá uma ênfase na integração de modelos de ML em aplicativos e no gerenciamento do desempenho dos modelos. A certificação é ideal para quem já conhece os produtos e soluções da nuvem do Google.

• Pra quem é: Pessoas que criam e mantêm modelos de machine learning na nuvem Google Cloud.
• Pré-requisitos: Nenhuma, mas é bom ter 3 anos de experiência no setor, com pelo menos 1 ano projetando e gerenciando soluções usando a nuvem Google.
• Duração: Prova de duas horas, com 50 a 60 questões de múltipla escolha e seleção múltipla.
• Custo: $200.

3. Microsoft Certified: Cientista de dados associado do Azure

A certificação da Microsoft é para profissionais que usam os serviços de ML e IA do Azure no seu trabalho. Ele testa habilidades em ciência de dados e machine learning, com foco na integração dos serviços do Azure. Essa certificação é ideal pra quem quer mostrar que sabe usar soluções de ML baseadas em nuvem.

• Pra quem é: Profissionais especializados em aplicar ciência de dados e ML no Azure, incluindo projetar ambientes para cargas de trabalho de ciência de dados, treinar modelos e implementar soluções escaláveis.
• Pré-requisitos: Experiência em Azure Machine Learning e MLflow, com foco na aplicação prática em ciência de dados.
• Duração: Não tem uma duração específica para a certificação, mas inclui um exame.
• Custo: US$ 165.

4. Profissional certificado em machine learning pela Databricks

A certificação da Databricks foca em habilidades aplicadas de ML, especialmente em ambientes de big data. Ele avalia a capacidade de criar, ajustar e implantar modelos de ML usando a plataforma Databricks. Essa certificação é super valiosa pra quem trabalha com big data e quer implementar soluções de ML escaláveis.

• Pra quem é: Pessoas que sabem fazer tarefas avançadas de ML usando o Databricks Machine Learning, tipo acompanhar experimentos, gerenciar o ciclo de vida dos modelos, fazer implantação e monitorar desvios de dados.
• Pré-requisitos: Não tem pré-requisitos específicos, mas é super recomendável ter formação relacionada e experiência prática com as tarefas relevantes de ML.
• Duração: 120 minutos para a prova.
• Custo: $200.

5. Certificado em machine learning da eCornell

O certificado eCornell oferece uma abordagem acadêmica ao machine learning. Ele foi feito pra dar uma base teórica forte e também habilidades práticas em ML. Esse programa é ideal pra quem prefere uma abordagem mais estruturada e educacional pra aprender ML.

• Pra quem é: Programadores, desenvolvedores, analistas de dados, estatísticos, cientistas de dados, engenheiros de software.
• Pré-requisitos: É bom ter experiência prévia em matemática, saber um pouco de Python, teoria da probabilidade, estatística, cálculo multivariável e álgebra linear.
• Duração: Aproximadamente 3,5 meses, com um esforço estimado de 6 a 9 horas por semana.
• Custo: US$ 3.750.

As melhores certificações em machine learning comparadas

Aqui tá uma tabela comparando as certificações de machine learning que falei antes:

Certificação em machine learning vs Certificado em machine learning

As certificações e certificados em machine learning têm funções diferentes no desenvolvimento profissional:

• Certificações: Recomendações oficiais de organizações conceituadas, mostrando que você domina o machine learning. Essas credenciais geralmente exigem a aprovação em exames rigorosos e são muito valorizadas para cargos avançados no setor.
• Certificados: Concedido após a conclusão de cursos ou programas específicos, com foco em habilidades ou áreas de conhecimento específicas. Normalmente, envolvem a conclusão do curso e trabalhos de projeto, em vez de exames padronizados. Embora os certificados mostrem um compromisso com o aprendizado, eles têm menos peso na validação da experiência em comparação com as certificações.

Ambos os caminhos podem melhorar o seu perfil profissional, mas as certificações são mais adequadas para mostrar proficiência abrangente, enquanto os certificados são ideais para o desenvolvimento de habilidades específicas.

Por que buscar uma certificação em machine learning?

O Fórum Econômico Mundial prevê um aumento significativo na demanda por especialistas em IA e ML, com uma expectativa de crescimento de 40% entre 2023 e 2027. Da mesma forma, a Statista diz que IA e machine learning são algumas das habilidades tecnológicas mais procuradas. Assim, as certificações em machine learning são mais do que só conquistas educacionais; elas são portas de entrada para novas oportunidades de carreira e caminhos para o avanço profissional.

Pra quem tá querendo mudar pra áreas de ML ou quer aprofundar seus conhecimentos, uma certificação é uma ferramenta super útil. Isso mostra para os empregadores que você está comprometido com a área, pronto para enfrentar desafios complexos de ML e dedicado a ficar por dentro das últimas novidades.

Além disso, como a procura por profissionais qualificados em ML continua a crescer, as certificações podem ser o diferencial que destaca os candidatos em um mercado de trabalho concorrido. Elas mostram de forma clara as habilidades que você tem, geralmente seguindo os padrões e requisitos do setor, o que faz com que as pessoas certificadas sejam muito atraentes para possíveis empregadores.

Machine learning é uma das habilidades tecnológicas mais procuradas - fonte

Escolhendo a certificação certa para você

Com várias certificações de machine learning disponíveis, é super importante escolher aquela que combina melhor com suas ambições profissionais e nível de habilidade. Aqui estão algumas considerações importantes para ajudá-lo a fazer a escolha certa:

Avalie seu nível de habilidade atual e seus objetivos de carreira

Comece avaliando seus conhecimentos atuais em machine learning. Você é um iniciante querendo aprender o básico ou um profissional experiente querendo melhorar suas habilidades? Além disso, pense nos seus objetivos de carreira a longo prazo. Por exemplo, se você está interessado em soluções de ML baseadas em nuvem, as certificações da AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure podem ser mais relevantes.

Pense no foco e no currículo da certificação.

Cada certificação tem um foco específico. Por exemplo, as certificações AWS e Azure estão mais alinhadas com os serviços em nuvem, enquanto o certificado eCornell oferece uma abordagem acadêmica mais ampla. Dá uma olhada no currículo e nos resultados de aprendizagem de cada certificação para ter certeza de que eles combinam com suas necessidades de aprendizagem e as habilidades específicas que você quer adquirir.

Dá uma olhada nos pré-requisitos e no compromisso necessário.

Dá uma olhada nos pré-requisitos para cada certificação. Alguns podem exigir experiência prévia ou familiaridade com ferramentas e linguagens específicas. Além disso, veja quanto tempo e dinheiro você vai precisar para cada certificação. É essencial equilibrar esses fatores com seus compromissos pessoais e profissionais.

Pense no reconhecimento do setor e nas oportunidades de crescimento na carreira.

Pesquise como as diferentes certificações são vistas no setor. Procure depoimentos ou estudos de caso de profissionais que já fizeram as certificações. Isso pode dar uma ideia de como essas certificações afetaram as carreiras deles e como podem influenciar a sua.

Obtenha a certificação em machine learning com o DataCamp

DataCamp oferece uma gama diversificada de cursos e recursos que podem ser fundamentais na sua jornada para obter a certificação em machine learning. Veja como o DataCamp pode te ajudar a se preparar e conseguir a certificação em machine learning:

1. Ofertas de cursos abrangentes

DataCamp oferece vários cursos de machine learning feitos sob medida para diferentes níveis de habilidade, desde iniciantes até profissionais avançados. Nosso programa de Fundamentos de Machine Learning com Python foi feito pra dar uma base de conhecimento, enquanto cursos mais específicos, como Desenvolvimento de Modelos de Machine Learning para Produção e Engenharia de Recursos para Machine Learning em Python, focam em aplicações práticas e conceitos avançados de machine learning.

2. Experiência prática de aprendizagem

Nossa plataforma dá uma ênfase em uma abordagem prática e interativa para o aprendizado. Esse método é super útil pra entender conceitos complexos de machine learning e aplicá-los em situações reais.

Com cursos como “Pratique perguntas de entrevista sobre machine learning em Python” e “Introdução ao aprendizado profundo com Keras”, os alunos podem aprimorar suas habilidades por meio de exercícios práticos e projetos.

3. Acesso a diversos materiais didáticos

DataCamp tem vários tutoriais, webinars e posts de blog que complementam os cursos que eles oferecem. Esses recursos extras oferecem uma visão detalhada sobre vários assuntos de machine learning e as últimas tendências do setor.

Recursos como O que é uma matriz de confusão em machine learning? e Uma introdução abrangente à detecção de anomalias são ótimos para expandir sua compreensão além do conteúdo estruturado do curso.

Nossa folha de dicas sobre machine learning pode te ajudar a se preparar para a certificação.

4. Aprendizagem baseada em projetos

Usar suas habilidades em projetos reais é essencial pra entender os aspectos práticos do machine learning. O DataCamp oferece oportunidades de aprendizagem baseadas em projetos, onde você pode trabalhar com conjuntos de dados reais e resolver problemas reais de machine learning.

Nossa lista dos melhores projetos de machine learning para todos os níveis permite que você aplique o que aprendeu de forma prática e hands-on.

5. Preparação para entrevistas sobre machine learning

Se você quer garantir um emprego em machine learning, os cursos da DataCamp podem te ajudar a se preparar para entrevistas técnicas. A plataforma oferece recursos feitos especialmente pra te ajudar a praticarperguntas comuns em entrevistas sobre machine learning.

Aproveitando a extensa biblioteca de cursos, o formato de aprendizagem interativo e os recursos adicionais do DataCamp, você pode adquirir as habilidades e a confiança necessárias para obter várias certificações em machine learning e se destacar em sua carreira nessa área.

Certificação específica para cada função com o DataCamp

DataCamp oferece certificações específicas para cada função, feitas sob medida para as necessidades diferentes de vários profissionais de dados. Essas certificações foram criadas para validar suas habilidades e aumentar sua credibilidade na área que você escolheu. Além disso, as certificações do DataCamp são de graça para quem tem o plano Premium.

1. Certificação de Analista de Dados

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

2. Certificação em Ciência de Dados

• Público-alvo: Ideal para quem quer ser cientista de dados, com foco em habilidades como análise estatística, machine learning e manipulação de dados.
• Principais áreas de aprendizagem: Essa certificação abrange uma ampla gama de tópicos, desde análise exploratória de dados até machine learning, aprendizado profundo e até mesmo assuntos avançados como PNL.
• Estrutura e conteúdo: Ele oferece uma compreensão detalhada das metodologias e ferramentas da ciência de dados, incluindo aplicações práticas e trabalhos de projeto.

3. Certificação de Engenheiro de Dados

• Público-alvo: Feito pra quem trabalha com engenharia de dados e quer aprender a criar infraestruturas e pipelines de dados que dão conta de crescer.
• Principais áreas de aprendizagem: A certificação abrange processamento de big data, ferramentas de engenharia de dados (como Spark) e trabalho com bancos de dados.
• Estrutura e conteúdo: 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 uma certificação em machine learning?

A certificação em machine learning abre as portas para várias oportunidades de carreira na indústria de tecnologia, já que mostra que você é craque em uma das áreas mais procuradas. Aqui estão algumas das principais funções que os candidatos com certificação em machine learning podem exercer:

1. Engenheiro de machine learning

• Função: Criar e implementar modelos de machine learning 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.

Dá uma olhada no nosso guia completo sobre como se tornar um engenheiro de machine learning para saber mais. 

2. Cientista de dados

• Função: Analisar e entender dados complicados para ajudar as organizações a tomarem decisões com base em informações. Use técnicas de machine learning para prever tendências e padrões futuros.
• Habilidades: Ótimas 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: Trabalhe com sistemas que permitem que os computadores entendam, interpretem e criem linguagem humana. As aplicações 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 programa de Processamento de Linguagem Natural com Python pode te ajudar a dominar os fundamentos necessários para seguir essa carreira. 

4. Analista de Dados

• Função: Extraia e analise dados para identificar tendências, padrões e insights. Muitas vezes envolve o uso de técnicas de machine learning para melhorar a análise de dados.
• Habilidades: Sólida formação em estatística, domínio de ferramentas de visualização de dados e experiência com SQL e linguagens de programação.

Saiba mais sobre como se tornar um analista de dados e o que essa função envolve em nosso guia separado. 

5. Desenvolvedor de Business Intelligence

• Função: Desenvolver, implementar e manter interfaces de BI, como ferramentas de consulta, painéis de visualização de dados e ferramentas de modelagem de dados, usando modelos de machine learning para análises preditivas.
• Habilidades: Experiência com ferramentas de BI, conhecimento de gerenciamento de bancos de dados e compreensão das aplicações de machine learning nos negócios.

Nosso guia sobre como se tornar um desenvolvedor do Power BI pode te ajudar a entrar nessa área. 

Considerações finais

Buscar uma certificação em machine learning é uma jogada estratégica no mundo atual, que gira em torno da tecnologia. Isso melhora seu perfil profissional e aprofunda sua compreensão dos conceitos críticos de ML. O DataCamp, com seus cursos completos e certificações específicas para cada função, oferece um caminho personalizado para dominar o machine learning, seja você um iniciante ou um profissional experiente.

Pense no programa Fundamentos de machine learning do DataCamp como um ponto de partida ou uma atualização. Este programa oferece uma base sólida em técnicas e conceitos essenciais de ML, preparando você com o conhecimento necessário para se destacar nessa área.

Aproveite essa chance de melhorar suas habilidades e sua carreira. Comece sua jornada no machine learning com o programa Fundamentos do Machine Learning do DataCamp e prepare-se para o sucesso no mundo em constante evolução da ciência de dados.