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Databricks · DB-MLP · Professional

Databricks Certified Machine Learning Professional

Valida habilidades avançadas de engenharia de ML e MLOps no Databricks, incluindo pipelines de ML em produção, gerenciamento do ciclo de vida de modelos e implantação em escala. 59+ questões práticas com IA e explicações. Teste grátis, garantia de aprovação.

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7 dias de teste grátis, sem cartão de crédito

59 Questões
120min Limite de tempo
70/ 100 Nota para passar
$200 Taxa do exame

Sobre o exame

O exame Databricks Certified Machine Learning Professional é voltado para profissionais sêniores que constroem sistemas de ML em produção em escala. Abrange técnicas avançadas de desenvolvimento de modelos, gerenciamento do ciclo de vida de MLOps incluindo CI/CD e monitoramento, e estratégias de implantação em produção. Quase metade do exame foca na profundidade do desenvolvimento de modelos, enquanto as práticas de MLOps compõem a outra parte principal.

O que cai no exame

O exame consiste em 59 questões pontuadas de múltipla escolha a serem concluídas em 120 minutos. Não são permitidos materiais de apoio. Disponível apenas em inglês. Questões piloto não pontuadas podem aparecer. A Databricks não publica uma nota oficial de aprovação. A nota exibida é uma estimativa conservadora baseada em padrões do setor.

Model Development 47%

Desenvolvimento avançado de modelos, treinamento distribuído, engenharia de features em escala, design de experimentos, otimização de hiperparâmetros com Ray/Optuna e arquiteturas de modelos customizadas.

Model Lifecycle Management 43%

Práticas de MLOps, CI/CD para ML, Databricks Asset Bundles para ML, estratégias de teste de modelos, testes A/B, monitoramento de modelos, detecção de drift e automação de pipelines.

Model Deployment 10%

Serving de modelos em produção, inferência em batch vs tempo real, escalabilidade de serving endpoints e automação de implantação.

O que esperar

multiple choice
100%

Onde os candidatos erram

Este exame exige conhecimento profundo em MLOps. Conheça os Databricks Asset Bundles para implantação de projetos de ML, entenda o ajuste distribuído de hiperparâmetros com Ray e Optuna, e esteja preparado para questões baseadas em cenários sobre detecção de drift de modelo e estratégias de retreinamento. A seção Model Deployment representa apenas 10%, mas testa conhecimento crítico de produção sobre configuração de serving endpoints e escalabilidade.

Logística do exame

A taxa de inscrição é de 00 USD. Disponível apenas em inglês. Não há pré-requisitos obrigatórios, embora seja recomendada experiência de 1+ anos. A certificação é válida por 2 anos.

Modalidade Online proctored or test center
Política de repetição No mandatory waiting period. Retake fee applies.
Validade 2 anos
Oportunidades de carreira Senior ML Engineer, MLOps Lead, ML Architect, Principal Data Scientist
Renovação Recertificação exigida a cada 2 anos mediante a realização da versão atual do exame.
Tempo de estudo ~120 horas

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