AWS Certified Machine Learning – Specialty
Curso Preparatório
A certificação AWS Certified Machine Learning – Specialty é um exame avançado da Amazon Web Services que valida os conhecimentos técnicos de profissionais em machine learning (ML) aplicados à nuvem. Destinado a cientistas de dados, engenheiros e desenvolvedores, o exame comprova a capacidade de projetar, construir, treinar e implantar soluções de ML escaláveis e eficazes usando os serviços da AWS, cobrindo todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina — desde a definição do problema até o monitoramento e otimização do modelo.
O curso preparatório para a certificação é ideal para quem deseja adquirir habilidades práticas e aprofundadas em machine learning com foco na plataforma AWS. Abrangendo desde a coleta e preparação de dados até a escolha de algoritmos, treinamento e implantação de modelos, o curso oferece uma formação completa para enfrentar com segurança o exame AWS Certified Machine Learning – Specialty. Ele prepara os participantes para interpretar corretamente as exigências do exame, dominar os principais serviços envolvidos e aplicar boas práticas em ambientes reais.
Ao concluir o curso e obter êxito no exame, o profissional reforça sua autoridade técnica em ML na nuvem e se destaca em um mercado cada vez mais competitivo. A certificação não apenas valida competências de alto nível, como também amplia as oportunidades de carreira em áreas estratégicas de inteligência artificial e computação em nuvem. Participar do curso é, portanto, uma preparação robusta para o exame e um investimento sólido no crescimento profissional.
Benefícios da Certificação
Obter a certificação AWS Certified Machine Learning – Specialty agrega valor significativo ao perfil profissional, demonstrando especialização técnica em uma área estratégica e em expansão. Ela pode abrir portas para oportunidades mais desafiadoras e bem remuneradas, além de fortalecer a credibilidade do profissional perante empregadores, clientes e equipes técnicas. Além disso, a certificação incentiva uma compreensão aprofundada das melhores práticas de ML na nuvem, promovendo soluções mais eficazes e eficientes.
A quem se dirige
Essa certificação é ideal para cientistas de dados, engenheiros de machine learning, desenvolvedores e analistas que atuam com inteligência artificial e desejam consolidar seu conhecimento na AWS. Também é recomendada para profissionais que desejam liderar projetos de ML com segurança e precisão, aproveitando ao máximo os serviços oferecidos pela AWS. Seja para evoluir na carreira técnica ou assumir posições estratégicas, esta certificação se alinha perfeitamente a quem busca se destacar no campo da ciência de dados e aprendizado de máquina em ambientes cloud.
Pré-requisitos
Embora o exame AWS Certified Machine Learning – Specialty não exija pré-requisitos obrigatórios, a AWS recomenda que os candidatos tenham entre um e dois anos de experiência prática em desenvolvimento ou ciência de dados, com familiaridade no uso de serviços de machine learning na nuvem AWS. É essencial compreender os fundamentos de algoritmos de ML, práticas de engenharia de dados, avaliação de modelos e arquitetura em nuvem. Também são recomendados conhecimentos básicos em machine learning e ciência de dados, além de experiência prévia com serviços AWS voltados à coleta, preparação e análise de dados. Para uma base ainda mais sólida, é sugerido que o candidato possua certificações como a AWS Certified Solutions Architect – Associate, AWS Certified Developer – Associate ou, opcionalmente, a AWS Certified Cloud Practitioner.
Composição do Exame: Estrutura e Duração
O exame é composto por perguntas de múltipla escolha e múltiplas respostas, com duração total de 180 minutos.
Conteúdo Programático
1. Fundamentos de Machine Learning na AWS
- Introdução aos principais serviços de Machine Learning na AWS
- Visão geral do Amazon SageMaker para desenvolvimento e treinamento de modelos
- Fluxo de trabalho completo de ML: Coleta de dados, preparação, treinamento e avaliação
- Conceitos fundamentais de Machine Learning: Supervisionado, não supervisionado e reinforcement learning
- Esta secção aborda os principais ‘exam domains’ do AWS Certified Machine Learning Specialty exam.
2. Coleta e Preparação de Dados
- Coleta de dados com Amazon S3, Amazon RDS e DynamoDB
- Preparação e limpeza de dados com AWS Glue e AWS Data Wrangler
- Realização de feature engineering para criar e selecionar as variáveis mais relevantes antes de aplicar Machine Learning
- Uso de Amazon Athena para consulta de dados e preparação para Machine Learning
- Armazenamento e gerenciamento de dados em data lakes na AWS
3. Criação e Treinamento de Modelos de Machine Learning
- Treinamento de modelos com Amazon SageMaker
- Uso de algoritmos pré-treinados e customizados no SageMaker
- Otimização de hiperparâmetros e tuning de modelos de ML (hyperparameter tuning)
- Distribuição de cargas de treinamento em múltiplos servidores com SageMaker
4. Avaliação e Ajuste de Modelos
- Avaliação de desempenho de modelos de ML
- Uso de métricas de validação e teste para ajustes de modelos
- Utilização da confusion matrix para avaliação de modelos de classificação
- Implementação de técnicas de overfitting e underfitting
- Aplicação de pipelines automatizados com SageMaker Pipelines
5. Implantação e Monitoramento de Modelos
- Implantação de modelos em produção com Amazon SageMaker
- Uso de endpoints e APIs para inferência em tempo real (endpoint deployment)
- Monitoramento de modelos com Amazon CloudWatch e SageMaker Model Monitor
- Gerenciamento de modelos em produção com SageMaker MLOps
6. Algoritmos e Modelos Avançados
- Aplicação de algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado
- Uso de aprendizado profundo (Deep Learning) com Amazon SageMaker
- Implementação de redes neurais, CNNs e RNNs
- Integração de frameworks de ML como TensorFlow, PyTorch e MXNet na AWS
- Utilização de transfer learning com frameworks de ML (por exemplo, TensorFlow ou PyTorch) na AWS
7. Preparação para o Exame AWS Certified Machine Learning – Specialty
- Formato do exame AWS Certified Machine Learning – Specialty
- Simulados e práticas de exame (practice questions)
- Dicas para o exame: Estratégias de resposta
- Revisão de tópicos e conceitos chave
