DP-100 – Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Introdução ao Exame

O DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Microsoft Azure é um curso completo voltado para cientistas de dados e profissionais de TI que desejam dominar o desenvolvimento de soluções de machine learning em larga escala na nuvem. A formação cobre o ciclo de vida completo da ciência de dados, desde a preparação e exploração de dados até a criação, otimização e implantação de modelos de IA no Azure.
Durante o curso, o participante aprende a construir, treinar e implementar soluções de machine learning utilizando as ferramentas do Microsoft Azure, como o Azure Machine Learning Studio, Azure Data Factory e Azure Databricks. Além disso, desenvolve conhecimentos em Python, TensorFlow, PyTorch e scikit-learn, tornando-se apto a trabalhar com soluções corporativas baseadas em IA e cloud computing.

Requisitos do Exame

O exame DP-100 avalia a capacidade de projetar e implementar soluções de ciência de dados na plataforma Azure. Para se preparar adequadamente, recomenda-se ter experiência prévia com Python, estatística aplicada e aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado. Também é importante compreender os conceitos de armazenamento, computação e segurança na nuvem Azure.
A Microsoft recomenda que o candidato tenha prática com frameworks de machine learning e experiência em automação de pipelines de dados. Embora não haja pré-requisitos formais, o domínio de ferramentas como Azure Machine Learning Designer e Azure AI Foundry é essencial para um bom desempenho no exame e na aplicação prática dos conhecimentos adquiridos.

Benefícios da Certificação

Obter a certificação Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate (DP-100) comprova que o profissional é capaz de gerenciar todo o ciclo de vida de soluções de machine learning no Azure. Essa certificação é altamente valorizada no mercado e abre portas para posições estratégicas em data science, inteligência artificial e engenharia de machine learning.
Além de reforçar a credibilidade profissional, a certificação garante reconhecimento internacional, aumento de oportunidades de carreira e domínio sobre ferramentas que permitem criar soluções inteligentes, seguras e escaláveis. É uma qualificação essencial para quem deseja trabalhar com projetos de IA baseados em nuvem em empresas de tecnologia, finanças, saúde e indústria.

Para quem se dirige

O curso DP-100 é destinado a cientistas de dados, engenheiros de machine learning, analistas de dados e desenvolvedores que buscam criar e gerenciar soluções inteligentes usando Azure Machine Learning.
Também é ideal para profissionais que desejam compreender a integração entre machine learning, automação e infraestrutura em nuvem, aplicando esses conhecimentos em projetos empresariais. Quem atua em áreas de IA, automação de processos ou análise avançada de dados encontrará nesta certificação uma forma de aprimorar competências técnicas e estratégicas em ciência de dados moderna.

Conteúdo programático

O conteúdo do DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Microsoft Azure é dividido em módulos práticos que cobrem todas as etapas da jornada de ciência de dados:

1. Introdução ao Azure Machine Learning

Visão geral dos serviços de ciência de dados no Azure
Introdução ao Azure Machine Learning Studio
Criação e configuração de workspaces no Azure ML
Conceitos básicos de machine learning e ciência de dados

2. Preparação de Dados para Modelagem

Coleta de dados e exploração de dados no Azure
Limpeza e pré-processamento de dados
Uso de ferramentas como Azure Data Factory e Azure Databricks
Implementação de pipelines de dados para machine learning

3. Desenvolvimento de Modelos de Machine Learning

Criação de modelos de machine learning com Azure ML Designer
Uso de frameworks populares como TensorFlow e PyTorch no Azure
Treinamento e ajuste de hiperparâmetros
Avaliação de desempenho de modelos e otimização

4. Implementação de Modelos e Soluções de IA no Azure

Implantação de modelos de machine learning como serviços web
Gerenciamento de APIs de inferência no Azure
Monitoramento e manutenção de modelos implantados
Uso do Azure Kubernetes Service (AKS) para implantações em larga escala

5. Automação de Soluções de Machine Learning

Automatização de fluxos de trabalho de machine learning com Azure ML Pipelines
Criação de experimentos de machine learning automatizado (AutoML)
Gerenciamento de versões de modelos e automação de reimplantações
Integração de soluções de IA com aplicativos empresariais

6. Ética e Responsabilidade em Ciência de Dados

Princípios de ética em inteligência artificial e ciência de dados
Detecção e mitigação de viés em modelos de machine learning
Conformidade e segurança de dados em soluções de IA no Azure
Considerações éticas ao implantar IA em larga escala

7. Preparação para o Exame DP-100

Formato do exame DP-100
Simulados e práticas de exame
Dicas para o exame: Estratégias de resposta
Revisão de tópicos e conceitos chave

Diferencial

O DP-100 se destaca por sua abordagem prática e orientada a projetos, permitindo que o aluno crie soluções reais de machine learning integradas ao Azure. O curso ensina a aplicar técnicas de MLOps, automação e governança de dados, proporcionando uma visão completa e moderna do ciclo de vida da IA corporativa.
Outro diferencial é a ênfase em modelos de linguagem no Azure, que capacita o profissional a desenvolver aplicações avançadas, como chatbots, sistemas de recomendação e análise de sentimentos. Com o suporte do Azure AI Foundry, é possível explorar diferentes modelos e integrá-los em aplicações empresariais, otimizando desempenho e reduzindo tempo de desenvolvimento.
Ao final, o profissional certificado DP-100 torna-se capaz de implementar soluções de ciência de dados seguras, escaláveis e éticas, posicionando-se como especialista em machine learning e inteligência artificial na nuvem Microsoft Azure.