[Exam-Prep] AWS Certified AI Practitioner — relato real, lições e plano de estudos

Fala galera! Seis tão baum?

Bom pessoal, estou eu aqui de volta para mais um post. Sei que não estou mantendo a frequência como gostaria, mas é aquela velha história: tempo curto, correria, e mesmo assim sigo fazendo o meu melhor :)

Vamos lá para mais um Exam Prep. Pra quem já me acompanha sabe que migrei para AWS e agora estou focando meus estudos e especialização por lá. Venho estudando para a trilha Developer, mas fiz uma pequena pausa para olhar mais de perto os temas de Inteligência Artificial.

Por que IA agora?

Eu tento ficar um pouco fora de hypes, apesar de saber que IA não é um deles. O problema é que todo dia somos bombardeados por novas ferramentas, agentes, chatbots e modelos que prometem X, Y, Z — fica quase impossível estudar algo com profundidade. Mas é um assunto que nós, profissionais de tecnologia, não podemos ignorar. IA está aí, é real, e precisamos entender como usá-la da melhor forma para otimizar nosso trabalho e mostrar que ainda somos relevantes.

Sim, há layoffs acontecendo, cargos sendo extintos e pessoas substituídas por IA. Isso vai acontecer cada vez mais. Por isso, não basta saber usar ferramenta X ou Y — é preciso entender conceitos, como explicar e aplicar IA de forma consciente. Se você ficar só no uso superficial, corre risco de perder espaço.

Primeira tentativa: o erro do idioma

Resolvi me aventurar: dei uma passada no material do AWS Skill Builder e marquei a prova. Foi aquela coisa de “dois dias de olhada e vamos ver no que dá”. Eu já tinha conhecimento das ferramentas de IA/ML da AWS, então achei que bastava pegar os conceitos por trás da inteligência artificial.

O tema é complexo no conteúdo, não no nível de cobrança do exame Practitioner, e exige tempo para entender termos e funcionamento de tudo que está por trás das corinas. Mesmo assim, fui arriscar. E decidi testar algo novo: fazer o exame em português. Nunca tinha feito, sempre em inglês. Eu até recomendo para meus alunos que, sempre façam em inglês, mas claro, se o inglês não for forte, façam em português. Mas no meu caso não funcionou.

Resultado: não passei. Faltaram 2 ou 3 questões. O problema foi o switch mental: estudar em inglês e fazer a prova em português me confundiu. Termos técnicos e expressões ficavam estranhos. Até usei o botão para ver a questão em inglês original, mas minha mente já estava contaminada. No fim, perdi paciência e foco.

Financeiramente não compensou: mesmo com cupom, paguei US$50. Para nós é caro. Mas valeu pela experiência: aprendi que pra mim tem que ser inglês. Essa lição, agora posso compartilhar com meus alunos: se você já estuda em inglês, faça a prova nesse idioma.

Segunda tentativa: agora sim!!!

Sem voucher de 50%, consegui um de 25% para retake em fevereiro. Não era o melhor cenário, mas marquei logo a prova para não deixar o conteúdo esfriar.

Dessa vez revisei bastante os conceitos gerais de IA. As ferramentas da AWS são muitas, mas o foco da prova fica em cima de Amazon Bedrock e Amazon SageMaker. De vez em quando aparece Transcribe, Translate, Polly, etc. Fiz a prova em inglês e foi muito mais confortável.

Resultado: aprovado. A prova foi tranquila, como uma Practitioner deve ser. Gostei bastante, acho que é um bom início. Estudar para ela me fez abrir mais a mente sobre IA. Confesso que sou meio cético: uso IA no dia a dia, mas não sou emocionado como muita gente. Acho que em algumas tarefas faz muito sentido, em outras é mera diversão.

Estrutura da prova

• Formato: múltipla escolha / múltipla resposta
• Duração: ~90 minutos
• Questões: 65
• Domínios principais:
  • Conceitos de IA/ML (treino vs inferência, métricas, overfitting)
  • Serviços AWS de IA (SageMaker, Bedrock, Rekognition, Comprehend, Transcribe, Polly, Lex)
  • Design de soluções (batch vs real-time, pipelines, integração com S3/Glue/Kinesis)
  • Segurança e governança (IAM, KMS, PII, explainability)
  • Custos e operações (autoscaling, CloudWatch, otimização)
• Link oficial da certificação: AWS Certified AI Practitioner

Material utilizado

• AWS Skill Builder — bom para revisão rápida e labs básicos.
• Treinamento Udemy — Stephane Maarek: AWS AI Practitioner Certified
  Excelente didática, atualizado e com simulados inclusos. Foi o curso que comprei e usei como base principal.
• Simulados do curso do Maarek — fundamentais para treinar tempo e raciocínio.
• Documentação oficial — essencial para entender limitações e casos de uso.
• Hands-on — treinar modelo no SageMaker, criar endpoint, testar Comprehend e Transcribe.

Lições aprendidas

• Idioma importa: alinhe idioma de estudo com idioma do exame.
• Não subestime conceitos: Practitioner não exige matemática avançada, mas cobra entendimento de ciclo de vida de ML e trade-offs.
• Hands-on é chave: faça pelo menos 3 labs completos.
• Revisão é mais importante que quantidade: revisar erros de simulados vale mais que fazer dezenas de questões novas.

Reflexão final

Passei na segunda tentativa e valeu cada erro. Estudar para essa certificação abriu minha cabeça sobre como IA pode ser aplicada de forma prática e responsável. Não é sobre hype, é sobre entender trade-offs, segurança e integração real.

Agora sigo para a trilha Developer, mas com uma visão mais clara de como IA pode ser parte das soluções que construímos. Espero conseguir mais tempo para me aprofundar e evoluir minhas ferramentas e forma de trabalho. Vamos ver os próximos capítulos.

Se esse conteúdo te ajudou de alguma forma, fico muito feliz!

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Forte abraço e boa prova!