• Roger Sampaio

O Pulo do Gato na MTA Python 98-381

Atualizado: 14 de Nov de 2020


Fala meus guerreiros! Hoje estou ‘hyper’ feliz, afinal o ‘pai’ aqui foi aprovado na prova MTA Python 98-381 no dia 08/06/2020. E claro que não poderia deixar de compartilhar o pulo do gato com vocês: meus filhos, amantes da tecnologia e pela Ciência de Dados (se você ainda não tem uma queda por ela, ainda vou te convencer um dia ‘kkkkk’ e você nunca mais irá largar esse amor eterno). Vamos partir do princípio que você não entende o ‘ABC’ do que estou falando.



1. Que ‘diachos’ é isso?


MTA Python 98-381 é um exame da empresa Microsoft, que caso seja aprovado você receberá um certificado (‘lindo’ fazendo nostalgia ao honra ao mérito recebido na escola e sua mãe ficará orgulhosa) dizendo que está apto a trabalhar com a tecnologia cobrada, no caso: a linguagem Python. Essa linguagem de programação é uma das mais utilizadas no mercado em análise de dados, sendo simples e fácil de aprender; logo quem deseja trabalhar com dados saber Python agregará muito. A Microsoft tem um programa de certificações a começar pelo título ‘MTA’, que são aquelas indicadas para quem está começando a aprender a tecnologia em questão, sendo considerada a mais fácil entre as demais provas. Explore mais detalhes no blog do Mestre Dirceu (não acesse agora, finalzinho da leitura você acesse ‘hehe’):


Informações MTA: https://www.dirceuresende.com/blog/certificacoes-microsoft-material-de-estudo-em-portugues-para-obter-sua-primeira-certificacao-mta/

Informações da prova (site oficial): https://www.microsoft.com/pt-br/learning/exam-98-381.aspx


2. Não Pense que Média 5.0 é Suficiente


A prova é composta normalmente de 40-45 questões, totalizando 40 minutos. Há questões de única ou múltipla escolha, variando os pesos entre as questões. Existem em vários idiomas e no caso da MTA Python 98-381, há também em Português Brasil. Você precisa de no mínimo acertar 70% da prova para ser aprovado (pensou que a média 5 é suficiente assim como era na época da escola, engano seu, aqui o nível é alto kkkk, mas com dedicação você consegue). Não há pré-requisitos para fazer a prova, embora seja recomendado 100h de prática, porém caso você não tenha, nada que um bom estudo não resolva.

3. Não é Gasto ($$$), é Investimento.


Atualmente o preço da prova custa $ 77, convertendo para real brasileiro (com cotação de R$ 5) dá aproximadamente R$ 385,00. Aí você pode dizer que é cara, um absurdo; aí digo que é um investimento, porque você estará se capacitando (e conhecimento é poder). E olha que não estou sendo pago pela Microsoft para incentivar você.


4. Fazer ou Não Fazer? Eis a Questão!


Acredito que tudo que proporciona conhecimento (desde que esteja alinhado com suas expectativas de carreira e cargo), vale a pena e com essa prova não é diferente. Se você pretende começar a estudar Python, começar pela certificação é um bom caminho, porque ela motivará como se fosse uma medalha a ser conquistada após completar uma corrida.


5. Um segredo


Agora chega do ‘blablabla’ e vamos para o que realmente interessa: compartilharei alguns passos que funcionaram para mim, fica a sua escolha seguir, adaptá-los ou não. Não são regras, ao invés disso, são caminhos alternativos. Os assuntos da prova são:

Os estudos foram divididos em três partes: 1. Curso Base com os Conceitos, 2. Prática de Código, 3. Pesquisa Extra.


5.1 Curso Base com Conceitos


Como base (alicerce forte ‘kkk’) usei o curso ‘Python Fundamentos para Análise de Dados’ da DSA, que além de ser ótimo didaticamente falando, ainda é gratuito. Para a prova vi os Capítulos 01 até 04 (limitando até o assunto o pacote ‘datetime’). Assistia às vídeos-aulas, executava os scripts propostos e por fim resolvia os exercícios no final do capítulo.

Curso: https://www.datascienceacademy.com.br/course?courseid=python-fundamentos


5.2 Prática de Código


Impossível falar em uma prova de programação sem praticar antes, afinal programação não é trivial e requer muita prática. Então após estudar cada capítulo do curso da DSA, praticava por conta própria os comandos numa IDE chamada Visual Studio Code (observação: você pode usar qualquer IDE [que interprete Python] de sua preferência ou executar em linha de comando se gosta do estilo tela-preta e código kkk). Criava os exemplos (tentando simular casos reais de projetos e situações) e colocava para executar. E se desse algum erro, pesquisava e tentava entender o porquê. Veja um exemplo:

5.3 Pesquisa Extra


Quando precisava saber melhor sobre uma função, pesquisava no site W3School [muito bom, por sinal] que contém informações detalhadas (nome, descrição, parâmetros, tipo de retorno, exemplo prático). Veja sobre o módulo ‘random’:

Site W3School: https://www.w3schools.com/python/default.asp


6. E no Final das Contas


Ao total foram aproximadamente 14h de horas de estudo (1h30 por dia), considerando que já tinha base (iniciado o curso da DSA de Python bem antes de pensar na certificação estando acostumado com os comandos). Se você não tem conhecimento algum em linguagem de programação, recomendo fortemente primeiramente estudar lógica de programação por fora e depois partir para estudos na linguagem Python.

E se você quer seu primeiro passo para essa prova, não entende nada de programação tão pouco Python, a DATAMINUTES tem curso diferenciado para você, veja:


LINK: https://www.dataminutes.com/curso-algoritmos-e-programacao



Outros cursos:

Site 1: https://www.udemy.com/course/python-mta-98-381-exam-complete-preparation-course-practice-tests-tips/

Site 2: https://www.alura.com.br/cursos-online-programacao


Não se deixe enganar: embora a prova cubra conhecimentos básicos, não é trivial, não a subestime. Antes procure entender e praticar cada comando para que realmente você alcance o sucesso. E uma última dica: cuidado com o tempo na hora da prova. Você tem muitas questões para responder em curto espaço de tempo (e quando menos espera o cronômetro estará perto do fim). Logo procure ficar bem nos assuntos antes de partir para a prova. Espero que tenham gostado, um abraço bem apertado e até a próxima.

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