As habilidades de aprendizado de máquina (ML) estão em alta demanda, pois as organizações buscam aproveitar potenciais benefícios e casos de uso, como aprimoramento de produtos, reconhecimento de fala e imagem, marketing direcionado, detecção de fraudes e processamento de linguagem natural, para citar alguns.
Com o aumento da demanda por desenvolvedores familiarizados com machine learning, os cursos e certificações de machine learning estão assumindo maior importância e fornecendo mais valor para organizações e indivíduos.
A Crescente Importância das Certificações de Aprendizado de Máquina
A Computing Technology Industry Association (CompTIA), uma organização defensora de profissionais de TI globais, diz que o machine learning está entre as 10 habilidades mais procuradas. "Nem todo desenvolvedor de software estará codificando diretamente algoritmos de IA fundamentais, mas cada vez mais aplicativos de software apresentarão machine learning até certo ponto", diz a CompTIA. "Os desenvolvedores devem estar cientes das diferentes técnicas e bibliotecas de ML."
Em um relatório de março de 2024, o mercado de empregos Upwork colocou o aprendizado de máquina, que é um aspecto essencial da inteligência artificial (IA), como a segunda habilidade de ciência de dados e análise mais necessária para 2024, bem como uma das habilidades de crescimento mais rápido. A subcategoria de IA e ML viu um crescimento de 70 por cento ano a ano no quarto trimestre de 2023, diz Upwork.
Tudo isso deve levar profissionais de tecnologia e outros a pelo menos considerar ganhar uma ou mais certificações de machine learning. Conversei com especialistas em tecnologia e gerentes de contratação para descobrir o que procurar em um curso de machine learning e quais certificações atendem aos desenvolvedores que buscam avanço na carreira.
O Valor das Certificações de Aprendizado de Máquina
"Vale a pena considerar as certificações de aprendizado de máquina, pois elas fornecem aprendizado estruturado e uma compreensão profunda de algoritmos, tecnologias e metodologias complexas envolvidas em ML", diz John Thompson, gerente de TI da Relyir Artificial Grass, fabricante líder de produtos de grama artificial.
"Além disso, elas servem como prova das habilidades de um indivíduo, muitas vezes levando a melhores perspectivas de emprego ou promoções", diz Thompson. "A rápida transformação digital pela qual as empresas de hoje estão passando está impulsionando a necessidade dessas certificações. As empresas estão encontrando imenso valor em alavancar ML para funções de análise preditiva, automação e tomada de decisão, buscando cada vez mais profissionais certificados em ML para impulsionar essas iniciativas."
As certificações de ML "certamente valem a pena, pois equipam os indivíduos com conhecimento e habilidades específicas, tornando-os mais empregáveis em áreas de alta demanda, como inteligência artificial, análise de dados e operações baseadas em tecnologia", diz Dev Chandra, consultor de automação e COO fracionário da The Process Hacker.
"O motivador dessas certificações é a demanda crescente por habilidades especializadas", diz Chandra. "À medida que as empresas alavancam cada vez mais big data, a capacidade de entender, interpretar e aplicar dados por meio de machine learning é inestimável. Essa demanda crescente se transforma em uma vantagem competitiva para profissionais certificados."
As certificações de aprendizado de máquina são valiosas para aqueles que buscam aprimorar suas competências ou especialização, afirma Javier Muniz, CTO da LLC Attorney, uma provedora de serviços empresariais.
"À medida que os processos e práticas de negócios incorporam cada vez mais recursos de IA e aprendizado de máquina, ter uma compreensão detalhada dessas tecnologias pode tornar um candidato mais competitivo e potencialmente ajudá-lo a obter resultados que superem os padrões quando contratado", diz Muniz.
Habilidades de Aprendizado de Máquina Valorizadas pelos Empregadores
A demanda por certificações de machine learning é impulsionada pela crescente dependência e investimento em IA por empresas de vários setores, diz Muniz. "Entender os mecanismos por trás desses sistemas complexos é vital para alavancar todo o seu potencial, e indivíduos certificados geralmente estão mais [cientes] dos últimos desenvolvimentos de ponta."
Para organizações, ter funcionários com certificações em machine learning pode ser um recurso valioso, ajudando-os a impulsionar a inovação e a orientar processos de tomada de decisão inteligentes, diz Muniz. Empresas em setores como tecnologia financeira e saúde estão vendo benefícios da IA e machine learning, e ter pessoas certificadas em habilidades de machine learning é importante.
"Eu vi o valor da certificação de machine learning em primeira mão neste campo", diz Kevin Shahnazari, fundador e CEO da FinlyWealth, uma provedora de plataforma de recomendação de cartão de crédito. "As certificações de machine learning valem seu peso em ouro." As certificações oferecem um caminho estruturado para profissionais ganharem e validarem sua expertise no que é um campo de rápido avanço, diz Shahnazari. "As empresas querem ter certeza de que têm um meio de identificar profissionais qualificados de ML, e a certificação fornece uma referência."
Certificações de aprendizado de máquina "definitivamente valem a pena obter", diz Tharindu Fernando, um desenvolvedor full-stack na Net Speed Canada, um site que fornece dados para ajudar os clientes a escolher o melhor plano de Internet, e que é especialista em desenvolvimento de sites, aplicativos e plataformas no setor de saúde. "Na minha experiência trabalhando em vários projetos de tecnologia, incluindo desenvolvimento de sites e aplicativos para o setor de saúde, vi em primeira mão como essas certificações podem aumentar a credibilidade e as habilidades de um profissional."
Na área da saúde, há uma necessidade crescente de profissionais que entendam os aspectos técnicos e práticos do aprendizado de máquina, diz Fernando.
Experiência Prática e Certificações Andam de Mãos Dadas
Claro, certificações por si só não necessariamente levarão a uma oferta de emprego. Experiência no uso de ferramentas de machine learning também é valiosa para profissionais de tecnologia.
As certificações de machine learning "podem atuar como catalisadores para promoção, aumento de salário e uma compreensão enriquecida da tomada de decisão baseada em dados", diz Chandra. "Dito isso, embora as certificações possam ser um diferencial positivo, é crucial lembrar que elas são uma peça de um quebra-cabeça maior."
Experiência no mundo real, habilidades de resolução de problemas e aprendizado contínuo são igualmente importantes neste campo em constante evolução, diz Chandra.
"Você precisará adquirir experiência prática e fundamental em modelos de ML, algoritmos e gerenciamento de dados", diz Ram Palaniappan, CTO da empresa de serviços de TI TEKsystems.
"O sucesso do desenvolvimento e da implantação de ML é medido com base na precisão", diz Palaniappan. "A precisão do ML melhora por meio da iteração, e isso precisa de um forte conhecimento sobre dados e modelos. Quando se trata de certificação, não é algo que você precisará se já tiver um emprego [em] engenharia de ML. Você sempre será capaz de explicar diferentes cenários e como ajudou os algoritmos de ML a funcionar. No entanto, se você estiver procurando uma entrada em engenharia de ML, as certificações desempenham um papel fundamental para que você seja chamado para uma entrevista."
Principais Certificações de Aprendizado de Máquina
O valor de uma certificação de machine learning decorre da gama de habilidades que ela abrange e das ferramentas ou plataformas de machine learning apresentadas. As cinco seguintes estão entre as mais populares, de acordo com especialistas.
AWS Certified Machine Learning – Especialidade
A credencial AWS Certified Machine Learning – Specialty do provedor de nuvem Amazon Web Services (AWS) ajuda organizações a identificar e desenvolver talentos com habilidades críticas para implementar iniciativas de nuvem, de acordo com a AWS. Ganhar a certificação valida a expertise em construir, treinar, ajustar e implementar modelos de machine learning na AWS.
A certificação é destinada a indivíduos que desempenham uma função de desenvolvimento ou ciência de dados e têm mais de um ano de experiência desenvolvendo, arquitetando ou executando cargas de trabalho de aprendizado de máquina ou aprendizado profundo na Nuvem AWS.
A AWS recomenda que os candidatos tenham pelo menos dois anos de experiência prática desenvolvendo, arquitetando e executando cargas de trabalho de aprendizado de máquina ou aprendizado profundo na Nuvem AWS, a capacidade de expressar a intuição por trás de algoritmos básicos de aprendizado de máquina, experiência executando otimização básica de hiperparâmetros e outros recursos.
Profissional Certificado em Aprendizado de Máquina pela Databricks
O exame de certificação Databricks Certified Machine Learning Professional avalia a capacidade de um indivíduo de usar o Databricks Machine Learning e suas capacidades para executar aprendizado de máquina avançado em tarefas de produção, de acordo com a Databricks. Isso inclui a capacidade de rastrear, versionar e gerenciar experimentos de aprendizado de máquina e gerenciar o ciclo de vida do modelo de aprendizado de máquina.
Além disso, o exame de certificação avalia a capacidade do candidato de implementar estratégias para implantar modelos de machine learning. Por fim, os candidatos são avaliados em sua capacidade de construir soluções de monitoramento para detectar desvios de dados. Indivíduos que passarem no exame de certificação podem ser esperados para executar tarefas avançadas de engenharia de machine learning usando o Databricks Machine Learning.
Engenheiro de Aprendizado de Máquina Profissional do Google Cloud
Um engenheiro profissional de machine learning cria, avalia, produz e otimiza modelos de machine learning usando tecnologias do Google Cloud e tem conhecimento de modelos e técnicas comprovados, de acordo com o Google Cloud.
A certificação Google Cloud Professional Machine Learning Engineer garante que um engenheiro de machine learning possa lidar com conjuntos de dados grandes e complexos e criar código repetível e reutilizável; considerar IA responsável e justiça em todo o processo de desenvolvimento do modelo de machine learning; e colaborar de perto com outras funções de trabalho para garantir o sucesso a longo prazo de aplicativos baseados em machine learning.
O engenheiro de aprendizado de máquina certificado pelo Google Cloud Professional também deve ter fortes habilidades de programação e experiência com plataformas de dados e ferramentas de processamento de dados distribuídos, diz o Google Cloud.
Espera-se também que esse profissional seja proficiente nas áreas de arquitetura de modelos, criação de pipeline de dados e aprendizado de máquina e interpretação de métricas. Ao treinar, retreinar, implantar, programar, monitorar e melhorar modelos, o engenheiro de aprendizado de máquina projeta e cria soluções escaláveis.
Certificado pela Microsoft: Cientista de Dados Associado do Azure
A certificação Azure Data Scientist Associate da Microsoft prepara os candidatos para gerenciar ingestão e preparação de dados, treinamento e implantação de modelos e monitoramento de soluções de machine learning com Python, Azure Machine Learning e MLflow. Ela foi desenvolvida para cientistas de dados. Os candidatos para essa certificação devem ter experiência no assunto na aplicação de ciência de dados e machine learning para implementar e executar cargas de trabalho de machine learning no Azure, de acordo com a Microsoft.
As responsabilidades para esta função incluem projetar e criar um ambiente de trabalho adequado para cargas de trabalho de ciência de dados; explorar dados; treinar modelos de aprendizado de máquina; implementar pipelines; executar trabalhos para preparar para produção; e gerenciar, implantar e monitorar soluções de aprendizado de máquina escaláveis. Os candidatos devem ter conhecimento e experiência em ciência de dados usando o Azure Machine Learning e o MLflow.
Especialização em Aprendizado de Máquina da Universidade de Stanford
Apresentado pela plataforma de aprendizado online Coursera, o Machine Learning Specialization de três cursos é um programa online fundamental criado em colaboração entre a DeepLearning.AI e a Stanford Online. O programa amigável para iniciantes ensina os fundamentos do aprendizado de máquina e como usá-lo para construir aplicativos de IA.
O programa fornece uma ampla introdução ao aprendizado de máquina moderno, incluindo aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e melhores práticas usadas no Vale do Silício para inovação em IA e aprendizado de máquina. Especificamente, os cursos abrangem áreas como construção de modelos de aprendizado de máquina em Python; criação e treinamento de modelos supervisionados para tarefas de previsão e classificação binária; e construção e treinamento de uma rede neural com TensorFlow para executar classificação multiclasse.
