O que não contam é que o desenvolvimento de soluções de Machine Learning e IA Generativa exige um entendimento profundo de fundamentos técnicos. Vender “milagres tecnológicos” sem nunca ter implementado uma solução real em ambiente de produção prejudica o setor. Mas o que vale pra essa galera é o hype, e eles estão surfando essa onda e ganhando dinheiro. Isso porque muitos desses cursos superficiais custam pequenas fortunas e entregam pouco valor prático para os negócios.

Em contrapartida, as próprias criadoras das tecnologias disponibilizam recursos de altíssima qualidade de forma gratuita. Só que isso não é tão divulgado. Empresas líderes como a Microsoft e a Anthropic investem pesado em documentação e trilhas de aprendizado acessíveis. Além disso, plataformas como a DeepLearning.AI oferecem cursos ministrados por ícones da área, como Andrew Ng. O grande diferencial desses treinamentos é a conexão direta com as necessidades reais das arquiteturas de software modernas. Eles não ensinam apenas a usar uma ferramenta, mas explicam a lógica por trás dos modelos.

E como validar isso?

Para o profissional que busca seriedade, o próximo passo lógico após o estudo gratuito é a certificação. O exame de certificação (as vezes gratuitos com ondas de promoção das empresas) serve como uma auditoria externa do seu conhecimento, garantindo que você compreende as nuances da tecnologia. O legal é que nós fazemos o exame aqui no Brasil, que é igual ao do Charlie nos Estados Unidos, o do Manoel em Cabo Verde ou do Franz na Alemanhã. Temos uma validação global do nosso entendimento sobre aquele assunto.

Recentemente, a Microsoft lançou duas credenciais focadas em liderança e implementação de agentes de IA. A primeira é a certificação de AI Transformation Leader, voltada para quem gerencia a mudança tecnológica nas organizações. A segunda é a de AI Business Professional, que foca em como aplicar a IA para gerar valor de negócio real. Ambas as provas são fundamentais para balizar o mercado e estabelecer um padrão de qualidade aceitável.

Ainda não está satisfeito?

Instituições renomadas como Harvard e MIT também democratizaram o acesso aos seus laboratórios virtuais. Essas universidades oferecem cursos que cobrem desde a ética na IA até o desenvolvimento de redes neurais complexas. O investimento em educação deve ser direcionado para fontes que possuem autoridade científica comprovada. O domínio técnico não vem de atalhos, mas sim de uma base sólida construída com ferramentas oficiais e prática constante.

Desenvolvedores e arquitetos de soluções precisam ignorar as promessas de ganhos fáceis e focar na construção de um portfólio robusto. As certificações funcionam como um selo de qualidade que abre portas em grandes corporações globais. Além disso, o processo de preparação para uma prova de certificação força o estudante a cobrir lacunas de conhecimento. Frequentemente, descobrimos funcionalidades que ignoraríamos em um aprendizado puramente informal e autodidata.

E ai, qual vai ser o seu próximo passo?!

A imagem de capa eu fiz no Canva, com os 2 emblemas destas novas provas de AI da Microsoft. Eu fiz os exames e fui aprovado nas duas.

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Estas credenciais, reconhecidas mundialmente, atestam competências específicas em tecnologias de ponta. Assim, um profissional certificado demonstra proficiência validada por um rigoroso processo de avaliação, independentemente da localização geográfica.

Além disso, a obtenção dessas certificações oferecem vantagens significativas:
– Validação de Habilidades: Comprova expertise em plataformas e ferramentas líderes de mercado, como Azure, AWS ou Google Cloud;
– Reconhecimento Profissional: Aumenta a credibilidade e o valor do profissional no mercado de trabalho;
– Oportunidades de Carreira: Abre portas para novas posições e progressão profissional em escala global.

Muitas empresas de tecnologia, com destaque para as BigTechs, estão facilitando o acesso a esses exames. Microsoft, AWS e Google, por exemplo, noo momento que escrevo este texto, oferecem vouchers de 100% de desconto. Estes programas permitem que um número maior de pessoas possam realizar os exames de certificação de forma gratuita, economizando 100USD em cada exame, democratizando o aprendizado e a validação de competências. Consequentemente, essa iniciativa estimula a qualificação contínua da força de trabalho global em TI.

Não é consenso

Na minha forma de ver a padronização do conhecimento, através de certificações, tem um impacto positivo no nosso mercado. Mas isso não é consenso entre os líderes de TI. Tenho vários colegas que discordam dessa minha forma de pensar.

Contudo, na minha forma de ver, para profissionais de TI a certificação significa validação e mobilidade. Para empresas, assegura que suas equipes possuam as habilidades necessárias para entregar aquilo que já foi cobrado no exame. De fato, a certificação não garante o conhecimento prático e inovador. Mas posso assegurar que isso eleva o nível técnico das entregas na empresa, promovendo confiança e eficiência na construção de soluções tecnológicas.

Eae, está preparado para validar suas habilidades e impulsionar sua carreira com uma certificação gratuita em alguma dessas BigTech?

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Neste texto quero explicar o conceito de Citizen Data Scientist, as vantagens de se envolver com projetos de Machine Learning mesmo sem ser um especialista em TI, e as ferramentas que facilitam esse processo, como o AutoML e os serviços de Cloud Computing. Vamos lá?!

O que é um Citizen Data Scientist?

Um Citizen Data Scientist é alguém que, embora não seja uma pessoa especialista em TI, utiliza ferramentas de Machine Learning para extrair insights valiosos dos dados. Esses indivíduos são capazes de preencher a lacuna entre especialistas em dados e profissionais de negócios. Esse perfil vem se tornando cada vez mais relevante nas organizações, pois permite democratizar o acesso e o uso dos dados, ampliando as possibilidades de inovação e tomada de decisão baseada em dados e evidências. Além disso, os Citizen Data Scientists podem contribuir para a melhoria dos processos internos, a otimização dos recursos e a satisfação dos clientes.

Ferramentas de Cloud Computing para Machine Learning

Para se tornar um Citizen Data Scientist, não é preciso ter um diploma em ciência da computação ou matemática, mas sim ter curiosidade, criatividade e vontade de aprender. Além disso, é importante ter conhecimento do domínio do problema que se quer resolver, ou seja, entender o contexto e os objetivos do negócio. As ferramentas de Cloud Computing, como as oferecidas pela AWS, Microsoft e Google, tornaram o aprendizado de máquina acessível a todos. Essas plataformas oferecem uma variedade de serviços que permitem aos usuários treinar e implementar modelos de ML sem a necessidade de codificação extensa. Mas como começar a trabalhar com Machine Learning sem saber programar ou lidar com algoritmos complexos? A resposta está nas ferramentas que facilitam esse processo, como o AutoML e os serviços de Cloud Computing.

AutoML: Uma Revolução no Machine Learning

O AutoML, ou Automated Machine Learning, é uma das inovações mais empolgantes no campo do Machine Learning. Ele automatiza todo o ciclo de vida de um projeto, incluindo a preparação dos dados, o processo de treinamento e otimização de parâmetros dos modelos, chegando até a avaliação e implantação dos modelos. Estas abstrações tornam o AutoML acessível até para não especialistas em TI. Seja você um profissional de negócios, um estudante ou apenas um entusiasta da tecnologia, o mundo do Machine Learning está ao seu alcance com ferramentas de AutoML.

Ao utilizar ferramentas de AutoML, é possível criar soluções sem escrever uma linha de código ou escolher manualmente os melhores algoritmos e parâmetros. Basta fornecer os dados e definir o objetivo do projeto, que o AutoML se encarrega de fazer todo o trabalho pesado. Ademais, ele pode ser aplicado em diversas áreas e problemas, como classificação, regressão, clusterização, detecção de anomalias, processamento de linguagem natural, visão computacional, entre outros.

Quais são os benefícios do AutoML?

O AutoML traz diversos benefícios para quem quer se tornar um Citizen Data Scientist, como:

– Reduzir o tempo e o custo dos projetos de Machine Learning;
– Aumentar a qualidade e a confiabilidade dos modelos;
– Diminuir a dependência de especialistas em TI;
– Facilitar a experimentação e a inovação com dados.

Como usar o AutoML?

Uma das formas mais simples e acessíveis de usar o AutoML é através dos serviços de Cloud Computing oferecidos por grandes empresas como AWS, Microsoft e Google. Esses serviços permitem criar soluções de Machine Learning na nuvem, sem precisar instalar ou configurar nenhum software localmente.

Alguns exemplos desses serviços são:

– AWS SageMaker Autopilot: um serviço da AWS que permite criar modelos de Machine Learning personalizados com apenas alguns cliques. O SageMaker Autopilot analisa os dados, seleciona os melhores algoritmos e parâmetros, treina os modelos e gera relatórios explicando cada passo do processo;
– Azure Automated Machine Learning: um serviço da Microsoft que permite criar, treinar e implantar soluções de Machine Learning na nuvem ou na borda. O Azure Automated Machine Learning oferece recursos de AutoML para automatizar a escolha dos melhores algoritmos e parâmetros para cada problema.
– Google Cloud AutoML: um serviço do Google Cloud Platform que permite criar modelos de Machine Learning personalizados para diferentes tipos de dados, como texto, imagem, vídeo e tabular. O Google Cloud AutoML usa técnicas avançadas como aprendizado por transferência e redes neurais para gerar modelos com alta precisão.

Conclusão

Neste artigo, tentei explicar o que é um Citizen Data Scientist, que é um profissional que usa técnicas e ferramentas de Machine Learning para resolver problemas de negócios, mas sem ter uma formação específica em TI. Você também leu como se tornar um, usando recursos como o AutoML e os serviços de Cloud Computing, que facilitam a criação de soluções de ML na nuvem

Se você se interessou pelo assunto e quer se aprofundar mais, confira mais alguns links:

– Na visão da AWS, o que é Machine Learning?
– O que é AutoML na visão da Microsoft?
– Segundo o Google, o que é Cloud Computing?

Imagem de capa criada com IA pelo Bing: Utilizei o prompt: “Academia de Platão com menos pessoas, incluindo Platão e mulheres gregas no centro, estudando e debatendo de forma construtiva, segurando laptops, tablets ou smartphones ao invés de livros”

Foi muita viagem da minha cabeça gerar a imagem da Academia de Platão com a galera utilizando laptops e tablets para sintetizar a ideia de civilização (conectando com o tema de Citizen Data Scientist), sendo que a civilização como é conceituada veio dos Sumérios, aquele povo que vivia entre os rios Tigres e Eufrates na antiga Mesopotâmia – que atualmente é a região do Iraque e não tem ligação direta com as ideias propostas por Platão.

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Não quero ficar repetindo conceito e textos, então não entrarei no mérito do que é e qual a importância desta área… Já escrevi sobre isso em MLOps e Engenharia de Machine Learning descomplicados, Ferramentas e plataformas essenciais para projetos de IA e ML e Tendências em Engenharia de Machine Learning e MLOps em 2024.

Por que aprender Engenharia de Machine Learning e MLOps?

Aprender Engenharia de Machine Learning e MLOps pode trazer diversos benefícios para a sua carreira e para os seus projetos, principalmente porque há uma demanda muito grande por essa área nas empresas. Destaquei alguns itens que considero importante para compartilhar com vocês!

• Você poderá desenvolver soluções inovadoras e de alto impacto, usando a inteligência artificial para resolver problemas reais de diversos setores da indústria;
• Você poderá aumentar a sua empregabilidade e a sua remuneração, pois a demanda por profissionais com habilidades de nuvem e machine learning está em crescimento, e as empresas estão dispostas a pagar bem por eles;
• Você poderá aprimorar as suas competências técnicas e profissionais, pois os cursos online oferecem conteúdo atualizado, prático e relevante, além de oportunidades de interação com instrutores e colegas;
• Você poderá obter certificações reconhecidas no mercado, que comprovam o seu conhecimento e a sua experiência em Engenharia de Machine Learning e MLOps, e que podem abrir portas para novas oportunidades.

Não posso deixar de compartilhar uma Playlist do Youtube que gravei há alguns anos e continua super atual. Convido todos vocês à assistirem aos vídeos e acelerar suas respectivas carreiras. A Playlist está neste link: Como aprender Data & AI de graça com os fornecedores líderes globais de Cloud Computing.

Depois de acompanhar Data & AI nos vídeos da Playlist, existem diversas outras opções de cursos online gratuitos ou de baixo custo para aprender Engenharia de Machine Learning e MLOps oferecidos por grandes empresas como Google, Microsoft e AWS, além de outros fornecedores. Esses cursos abordam desde os conceitos básicos até os tópicos avançados, e são adequados para diferentes níveis de conhecimento e experiência.

Quais são os cursos online gratuitos ou de baixo custo?

Em geral, estes cursos ensinam os fundamentos e as aplicações do machine learning, como usar os serviços e as ferramentas para construir, treinar, implantar e gerenciar modelos de ML, e como usar o MLOps para automatizar e padronizar o ciclo de vida de machine learning. Assim, independente de qual provedor de cloud computing você estude, todos lhe ensinarão o conceito e terão a prática em suas ferramentas:

Google: A Google oferece vários cursos online gratuitos para aprender sobre machine learning e inteligência artificial, através da plataforma Google Activate, que em algumas encaminha você para a Coursera. Um destes exemplos é o Certificado Profissional Google Data Analytics (PT) e o Advanced Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform. Já o Machine Learning Engineer Learning Path fica interno no Google Cloud Skills Boost.

Microsoft: A Microsoft também oferece diversos cursos online gratuitos para aprender sobre machine learning e inteligência artificial, porém, oferece tudo através da plataforma Microsoft Learn. Alguns exemplos são Introdução às MLOps (Operações de Machine Learning), End-to-end machine learning operations (MLOps) with Azure Machine Learning, Create machine learning models e Fundamentals of machine learning. Ah, não deixe de acompanhar também o Automate your workflow with GitHub Actions.

AWS: A AWS, que é a divisão de computação em nuvem da Amazon, também oferece vários cursos online gratuitos para aprender sobre machine learning e inteligência artificial, através da plataforma AWS Training and Certification e AWS Skill Builder. Tem o The Elements of Data Science (Portuguese) e o Machine Learning Learning Plan (Portuguese). Havia um bastante deste workshop prático, de MLOps, que eu gostava bastante, mas ele foi descontinuado.

Como escolher o melhor curso online?

Com tantas opções de cursos online disponíveis, pode ser difícil escolher o melhor para que você, de fato, aprenda Engenharia de Machine Learning e MLOps. Por isso, quando vou fazer algum curso, considero alguns critérios que me ajudam a escolher:

Nível de conhecimento e experiência: Você deve escolher um curso que seja adequado ao seu nível de conhecimento e experiência em machine learning, engenharia de software, computação em nuvem, entre outros. Se você é iniciante, procure por cursos que ensinem os conceitos básicos e as práticas recomendadas. Se você é intermediário ou avançado, procure por cursos que aprofundem os tópicos e os desafios que você quer aprender ou resolver.

Objetivo de aprendizagem: Você deve escolher um curso que esteja alinhado ao seu objetivo de aprendizagem, seja ele profissional ou pessoal. Se você quer se preparar para uma certificação, procure por cursos que ofereçam conteúdo e simulados específicos para o exame. Se você quer desenvolver um projeto ou uma solução, procure por cursos que ofereçam exemplos e exercícios práticos relacionados ao seu domínio ou problema.

Orçamento e tempo: Você deve escolher um curso que caiba no seu bolso e na sua agenda. Se você não quer gastar muito, procure por cursos gratuitos ou de baixo custo, que ofereçam conteúdo de qualidade e acesso ilimitado. Se você tem pouco tempo, procure por cursos flexíveis ou cursos livres que permitam que você estude no seu próprio ritmo e horário.

Tem outras opções?

Além das grandes empresas, existem outros players que oferecem cursos online gratuitos ou de baixo custo para que você aprenda Engenharia de Machine Learning e MLOps, como a Coursera, a Udemy, a edX, a DataCamp, a Databricks, entre outros. Esses cursos abrangem diversos tópicos, como machine learning, deep learning, nlp, computer vision, data science, MLOps… Normalmente os cursos são ministrados por instrutores renomados, como Andrew Ng, Geoffrey Hinton, Yann LeCun, e são oferecidos através de instituições de prestígio como Stanford e MIT. Alguns desses cursos também oferecem certificados de conclusão, que podem ser adicionados ao seu currículo ou perfil do LinkedIn.

Outra opção, pensando na situação de retorno aos escritórios, muitas pessoas voltaram a pegar horas e mais horas de transporte para ir trabalhar. Nestas horas, porém, pode ser perigoso estar com o celular a mostra para assistir um vídeo dos treinamentos. Então, pensando por esse lado, os livros também podem lhe ser úteis. Deixo aqui algumas opções que gosto bastante e recomendo para quem também curte estudar por livros.

Projetando sistemas de Machine Learning: processo interativo para aplicações prontas para produção, por Chip Huyen

Machine Learning Engineering with Python – Second Edition: Manage the lifecycle of machine learning models using MLOps with practical examples, de Andrew McMahon

Mãos à obra aprendizado de máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: conceitos, ferramentas e técnicas para a construção de sistemas inteligentes

Tem mais livros, se quiser indicação, me mande uma mensagem

Conclusão

Existem diversas opções de cursos online gratuitos ou de baixo custo para aprender Engenharia de Machine Learning e MLOps, oferecidos por grandes empresas como Google, Microsoft e AWS, além de outros fornecedores. Esses cursos abordam desde os conceitos básicos até os tópicos avançados, e assim, são adequados para diferentes níveis de conhecimento e experiência. Para escolher o melhor curso para você, é importante considerar alguns critérios, como o seu nível de conhecimento e experiência, o seu objetivo de aprendizagem, o seu estilo de aprendizagem, o seu orçamento e disponibilidade.

Posso estar sendo preciosista, mas acredito que com esses materiais e dedicação de tempo, acredito que você aprenda Engenharia de Machine Learning e MLOps

Boa sorte e bons estudos

Imagem de capa criada com IA pelo Bing: Utilizei o prompt: “A slightly overweight man with a beard, wearing a polo shirt, working at a desk with a computer, with a bookshelf full of books behind him. The photo should take the angle from behind the computer, showing the man sitting in front of the computer, and his back to the bookshelf. The style used should be Digital Illustration, in a drawing format. The computer screen displays different content. Add three coffee cups on the desk, and some messy papers”.

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o processo para renovar certificação

Desde dezembro/2020 houve uma mudança no processo para renovar certificação Microsoft. Algumas certificações tem prazo de validade de 2 anos, e para renovar, é necessário refazer o exame. Com essa alteração, a pessoa que possui um exame que tem data de expiração receberá um aviso 6 meses antes de vencer. O e-mail é um convite para fazer a atualização gratuita no portal de aprendizagem de Microsoft.

No caso de ser aprovado, a validade do exame é postergada por mais 1 ano a partir da data de vencimento. Mas, se ao tentar passar neste exame mais simples e for reprovado, não tem problema, 24 horas após a reprovação é possível realizar novamente a prova. Porém, se estourar o prazo de validade do exame e a pessoa não for aprovada na atualização, será necessário realizar a prova completa novamente.

Mas afinal, como fazer?

Antes de mais nada, você precisa ter sido aprovado em um exame Microsoft que tenha prazo para expirar. Há algumas opções de certificações que você pode se interessar, e caso queira, pode estudar através deste guia.

O processo para renovar a certificação Microsoft é bem simples e busca ajudar a pessoa interessada na renovação.

Você deve acessar o portal caso não receba o e-mail ou ele tenha desaparecido na bagunça da sua caixa de entrada (foi o meu caso). Dentro do portal de certificações você vai verificar se tem algum exame que está dentro do prazo de 6 meses para vencer. A minha prova que iria expirar era Azure Data Scientist Associate, então fui redirecionado para a página de renovação deste exame.

Ao acessar o portal é apresentado uma trilha de estudos contemplando o que é exigido na atualização da prova. Se o candidato achar pertinente, ele faz o treinamento oferecido e realiza o exame a hora que quiser. Um ponto positivo de destaque é que não precisa toda aquela formalidade que há nas provas oficiais.

Trilha de Aprendizado

Porém, mesmo sem fazer o treinamento, você pode realizar a prova na hora. Enquanto isso fui ler sobre o processo na FAQ da renovação e descobri que poderia fazer quantas vezes fossem necessárias. Como pode se ver na figura abaixo:

Certamente eu queria ver como seria o exame, então fiz na hora (me beneficiando da garantia de fazer novamente caso eu não fosse aprovado). Respondi qualquer coisa em cada uma das 25 perguntas que foram apresentadas para mim. Como resultado, fui reprovado! Mas foi por uma boa causa, queria saber como era o processo para depois escrever aqui.

O que me chamou a atenção positivamente, acima de tudo, foi que ao terminar a prova e ser reprovado, o treinamento que tinha sido apresentado originalmente, foi adaptado. O conteúdo posteriormente passou a cobrir os pontos que eu havia ido pior no exame. Como pode ser visto na imagem abaixo:

A prova de certificação

A pressão da realização do exame é muito mais leve do que se encontra em uma prova oficial, mas mesmo assim, a cobrança das questões são interessantes. Recomendo acompanhar a trilha de estudos inicial para se atualizar dos tópicos que são cobrados na prova, e caso seja reprovado, faça a trilha ajustada para sua necessidade.

As 25 questões que são apresentadas, só avançam, ou seja, você não pode voltar para uma questão que já respondeu. Eu testei a tradução do navegador e ele traduz bem a pergunta e as alternativas. Com isso, você poderá fazer a prova em português.

O resultado é calculado e apresentado no final da prova. Ao ser aprovado a data de expiração é postergada por 1 ano. Esta prorrogação é a partir de quando vence o exame oficial, mas não da data que realizou o exame, como pode ser visto abaixo:

Repare que a data de expiração é de 30/Agosto, mas eu realizei a renovação em 20/04.

O mais importante, no final, é aprender… Mas também é muito gratificante ver essa imagem lhe dando os parabéns por ter sido aprovado.

Bons estudos e boa renovação!

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foi em meados dos anos 2000, e este ano voltei a ser MCT

Minha trajetória de certificações não começou há pouco tempo, foi em 2006, mas desde sempre na área de dados. Contudo, mesmo começando com SQL Server e tendo um carinho enorme por esta plataforma que pagou meu salário por anos, venho investindo tempo e esforço em estudos que envolvem Machine Learning e Inteligência Artificial. Isso me direcionou para a realização de algumas provas da trilha de Data & AI da Microsoft recentes.

No entanto, com todos os acontecimentos que estamos vivendo no mundo, a Microsoft decidiu abrir mão de uma taxa de suas titulações. Eles deixaram gratuito o valor da anuidade para quem já foi MCT – Microsoft Certified Trainer, ou quem gostaria de ser a primeira vez. Assim, quando você preenche as premissas para ser um instrutor oficial de treinamentos Microsoft, pode pedir esse título. É um investimento de quase 400 dólares, que não estão sendo cobrados. Sem contar os diversos benefícios que um MCT tem.

Minha trajetória de certificações

Lá em 2006 comecei com a primeira, foi uma prova de SQL Server 2005. Com isso me tornei MCP – Microsoft Certified Professional que é obtido a partir de qualquer exame que é aprovado, e com essa prova em específico, também veio o título de MCTS – Microsoft Certified Technology Specialist. Em anos seguintes fui aprovado em mais alguns exames de SQL Server, o que me permitiu obter a titulação de MCITP – Microsoft Certified IT Professional. Por volta desta mesma época, também fiz uma das provas de entrada com objetivo de ajudar no direcionamento de alunos que buscavam a primeira certificação. Foi quando obtive MTA – Microsoft Technology Associate: Database Fundamentals. Por alguns anos, entre 2010 e 2015, mantive meu título com renovação anual de MCT – Microsoft Certified Trainer. Mas como não estava mais ministrando cursos oficiais, a taxa anual de manutenção deste título não era interessante. Fiquei um tempo sem realizar exames, mas em 2019 voltei, e fui aprovado no exame que prestei, recebendo Azure Data Scientist Associate, e em 2020 fui aprovado em outro exame recebendo Azure AI Engineer Associate. E semana passada, após essa oferta da Microsoft de não cobrar pelo título de MCT, eu apliquei e fui aceito!

Torne-se também um MCT

Com essa oferta da Microsoft, você também pode obter o título de Microsoft Certified Trainer, mas lembre-se de atender às premissas. Para aproveitar esse desconto de 100%, acesse o site https://mcp.microsoft.com/Authenticate/MCT e siga o cadastro. São alguns passos, contudo, mesmo eles pedindo entre 24 e 48hs até chegar o a sua confirmação, eles processam os pedidos em poucas horas.

E ai, bora ter o título de instrutor oficial Microsoft?

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da Microsoft em Inteligência Artificial e Machine Learning

Existem diversas certificações internacionais para Inteligência Artificial e Machine Learning, e para ajudar os interessados a conquistar algumas das certificações mais requisitadas nas empresas que desenvolvo projetos, separei alguns materias que a Pluralsight desenvolveu e criei esse guia de certificação Microsoft em IA e ML.

Vale lembrar que a carreira de certificação de IA e ML sofre atualização a todo tempo, principalmente quando o mercado passa a utilizar algum novo framework ou ferramenta específica. Estes cursos foram produzidos em cima do material oficial, e estão separados de acordo com o que é cobrado em cada exame.

AZ-900 (Microsoft Azure Fundamentals)

Este conteúdo não é de IA ou ML, mas te ajuda a entender o comportamento de soluções envolvendo computação em nuvem.

7 cursos e 10 horas de conteúdo envolvendo a estrutura e fundamentos de cloud computing.

https://www.pluralsight.com/paths/microsoft-ignite-2019-azure-fundamentals

DP-100 (Microsoft Azure Data Scientist)

https://www.pluralsight.com/paths/microsoft-azure-data-scientist-dp-100

25 cursos e 48 horas de conteúdo, cobrindo assuntos envolvendo Machine Learning com Python e também com o Azure Machine Learning. Também tem cursos envolvendo estatística e ciência de dados.

DP-200 (Microsoft Azure Data Engineer)

https://www.pluralsight.com/paths/microsoft-azure-data-engineer-dp-200

16 cursos e 31 horas de conteúdo que envolvem Big Data, Data Lake, Stream Analytics, Cosmos DB, Polybase e Data Factory.

DP-201 (Azure Data Solution)

https://www.pluralsight.com/paths/azure-data-solution-dp-201

6 cursos e 9 horas de conteúdo com Databricks, Segurança no Azure e também tópicos envolvendo Arquitetura de soluções.

AI-100 (Microsoft Azure AI Engineer)

https://www.pluralsight.com/paths/microsoft-azure-ai-engineer-ai-100

14 cursos e 26 horas de conteúdo sobre serviços cognitivos, integração com software que consome estes recursos e melhores práticas para processar modelos de IA.

É muito provável que ao seguir esse guia de certificação Microsoft em IA e ML, porque você aprendeu o que é exigido no exame, você obtenha sucesso ao realizá-lo.

Contudo, nunca é demais desejar bons estudos e boa sorte na prova!

O post Guia de certificação Microsoft em IA e ML apareceu primeiro em Diego Nogare.