Bora falar sobre a nova certificação AWS Machine Learning Engineer – Associate?
- Bruno Santos Monteiro
- 1 de abr. de 2025
- 3 min de leitura
Se você trabalha com machine learning na nuvem ou está querendo dar um passo a mais na sua carreira com AWS, essa certificação pode ser o próximo movimento certeiro. 🏁
A MLA-C01, como é chamada oficialmente, é a nova aposta da AWS para profissionais técnicos que atuam com engenharia de ML, DevOps, arquitetura na nuvem e ciência de dados. Ela veio pra preencher uma lacuna importante: comprovar que você sabe construir, orquestrar, monitorar e manter soluções de ML na prática, com as ferramentas do ecossistema AWS — principalmente o Amazon SageMaker.
📚 O que você aprende estudando pra essa certificação?
A trilha de estudo oficial é dividida em 4 domínios principais:
Data Preparation for ML
Coisas como ingestão, transformação, limpeza e engenharia de features. Muita mão na massa com o SageMaker Data Wrangler, AWS Glue e S3.
ML Model Development
Aqui entram os algoritmos (sim, precisa conhecer), experimentação, tuning e tudo que envolve treinar um modelo com SageMaker, TensorFlow, PyTorch e cia.
Deployment and Orchestration of ML Workflows
A certificação vai te testar na prática: deployment com endpoints em tempo real, batch e assíncronos; orquestração de pipelines com SageMaker Pipelines; controle de versão com Model Registry.
Monitoring, Maintenance and Security
Monitoramento com SageMaker Model Monitor, troubleshooting com CloudWatch, boas práticas de segurança com IAM e criptografia. Tudo isso enquanto mantém seu ecossistema rodando suave.
🤓 Mas é pra mim?
Se você tem pelo menos 1 ano de experiência prática com AWS em funções como backend, DevOps, engenharia de dados ou ciência de dados, já tem uma base bem sólida. Conhecer o SageMaker e outros serviços de ML da AWS é essencial — e se ainda não conhece, os cursos gratuitos da própria AWS dão um baita suporte.
Ah, e pra quem está estudando:
➡️ Eu estou seguindo uma rotina de estudos usando o Cloud Quest (Cloud Builder) da AWS e também os cursos da A Cloud Guru — dois recursos super práticos, com desafios interativos e conteúdos atualizados, que estão fazendo toda a diferença na preparação. 💪
🧪 E a prova?
• 💡 85 questões
• 🕒 170 minutos
• 🧩 Questões de múltipla escolha, múltipla resposta, e novas variações como matching, ordenação e estudo de caso
• 📍 Pode ser feita online ou em centro autorizado
Dica: os estudos mais completos vêm de quem já passou pela prova — como o David Blocher (https://www.linkedin.com/in/david-blocher-90a239113/), que compartilhou uma análise bem bacana depois de ser um dos primeiros aprovados.
🚀 Vale a pena?
Se você quer trabalhar de verdade com machine learning em produção, essa certificação vai validar sua capacidade técnica com foco em nuvem, segurança e automação. E o melhor: abre portas em projetos maiores e cargos com mais responsabilidade (e salários melhores 👀).
🛠️ Recursos pra começar agora:
• Trilha oficial da AWS (gratuita) com vídeos e simulações
• Cursos introdutórios como Introduction to SageMaker e ML Essentials for Business and Technical Decision Makers
• Estudo gamificado com Cloud Quest (Cloud Builder)
• Trilhas completas na A Cloud Guru
• Documentação e whitepapers da AWS
• Mão na massa com Labs e ambientes como o SageMaker Studio
Se você estiver pensando em começar essa jornada, me avisa! Posso compartilhar um plano de estudos por dia, materiais gratuitos e insights práticos que ajudam de verdade — porque aqui o foco é aprender e crescer junto.
Vamos nessa? 💬
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