AWS Certified Machine Learning

Parcours de certification AWS

Créez, entraînez, optimisez et déployez vos modèles de machine learning avec Amazon SageMaker, AWS Glue, Lambda, Rekognition et Polly dans un environnement AWS sécurisé.

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Cette formation est accessible via le CPF en partenariat avec un organisme certifié.

Ce programme AWS Certified Machine Learning développe toutes les compétences nécessaires pour créer, entraîner, évaluer et industrialiser des modèles ML sur AWS.
Vous couvrez chaque étape, de la préparation des données et du feature engineering jusqu’au déploiement, à l’optimisation et au monitoring des modèles.
Les labs pratiques s’appuient sur Amazon SageMaker, AWS Glue, Lambda, Rekognition, Polly et les environnements deep learning managés.

Points clés de l'AWS Certified Machine Learning

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :

Maîtriser les services AWS dédiés au machine learning, dont Amazon SageMaker, AWS Lambda, Amazon Rekognition, Amazon Polly et les AMI Deep Learning.
Préparer et transformer les jeux de données pour les workflows ML avec AWS Glue, Amazon Athena et Amazon S3.
Entraîner, évaluer et ajuster les modèles ML dans SageMaker en choisissant les bons algorithmes et indicateurs.
Optimiser la précision via le tuning d’hyperparamètres, le suivi d’expérimentations et l’automatisation.
Déployer les modèles ML sur des endpoints temps réel ou des pipelines batch dans SageMaker.
Superviser et diagnostiquer les modèles en production avec SageMaker Model Monitor et les outils d’observabilité.
Appliquer les pratiques de sécurité, de gouvernance et de conformité AWS avec IAM, KMS et les politiques de chiffrement.
Préparer efficacement l’examen AWS Certified Machine Learning grâce à des révisions ciblées et des simulations.

La formation s’adresse à un large public, notamment :

Les Data Scientists qui souhaitent industrialiser leurs workflows sur AWS.
Les Machine Learning Engineers responsables de l’optimisation, du déploiement et du suivi des systèmes ML.
Les architectes cloud qui conçoivent des architectures AWS intégrant des services intelligents.
Les développeurs logiciel qui intègrent des capacités ML dans leurs applications via des endpoints SageMaker.
Les data analysts confirmés qui veulent approfondir leur expertise ML tout en passant à l’échelle dans le cloud.
Les consultants IA/ML qui accompagnent les entreprises dans la conception et le déploiement de solutions ML sur AWS.

Aucun prérequis spécifique n’est exigé. La formation est ouverte à toute personne souhaitant explorer AWS. Une compréhension de base en informatique ou SI est un plus.

Introduction au machine learning sur AWS & préparation des données

Panorama des services AWS ML : Amazon SageMaker, AWS Lambda, Amazon Rekognition, Amazon Polly et AMI Deep Learning.
Workflows de préparation des données avec AWS Glue, Amazon Athena et Amazon S3, accompagnés d’un atelier pipeline.

Entraînement, évaluation et optimisation des modèles ML

Entraînement dans SageMaker via algorithmes natifs ou conteneurs custom, suivi d’un lab classification guidé.
Évaluation & certification, optimisation et tuning d’hyperparamètres avec les bons indicateurs et l’automatisation, puis exercice pratique d’optimisation.

Déploiement et monitoring de performance

Patrons de déploiement temps réel et batch via SageMaker Endpoints et Batch Transform, plus atelier déploiement bout en bout.
Monitoring de production avec SageMaker Model Monitor, alerting, détection de dérive et revue d’examen qui consolide chaque concept.

Demander le programme détaillé

Pédagogie équilibrée alternant théorie, labs et débriefs pour une assimilation rapide.
Formateurs experts qui déploient des workloads ML AWS au quotidien.
Outils premium : démos live, labs console AWS et études de cas réelles.
Format accessible avec accompagnement des apprenants individuels et des groupes en entreprise.

Démonstrations live dans l’environnement cloud AWS.
Ateliers pratiques et études de cas sectorielles.
Sessions de feedback mettant en lumière les bonnes pratiques et pièges observés sur le terrain.
Simulations et outils AWS pour répéter les scénarios d’examen et les contraintes de production.

QCM en fin de formation.
Études de cas pratiques.
Évaluation continue avec feedback personnalisé.

AWS Well-Architected Framework.
RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).
CCPA (California Consumer Privacy Act).
HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act).
ISO 27001 & SOC 2.
PCI-DSS (Payment Card Industry Data Security Standard).
NIST Cybersecurity Framework.

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :

Maîtriser les services AWS dédiés au machine learning, dont Amazon SageMaker, AWS Lambda, Amazon Rekognition, Amazon Polly et les AMI Deep Learning.
Préparer et transformer les jeux de données pour les workflows ML avec AWS Glue, Amazon Athena et Amazon S3.
Entraîner, évaluer et ajuster les modèles ML dans SageMaker en choisissant les bons algorithmes et indicateurs.
Optimiser la précision via le tuning d’hyperparamètres, le suivi d’expérimentations et l’automatisation.
Déployer les modèles ML sur des endpoints temps réel ou des pipelines batch dans SageMaker.
Superviser et diagnostiquer les modèles en production avec SageMaker Model Monitor et les outils d’observabilité.
Appliquer les pratiques de sécurité, de gouvernance et de conformité AWS avec IAM, KMS et les politiques de chiffrement.
Préparer efficacement l’examen AWS Certified Machine Learning grâce à des révisions ciblées et des simulations.

La formation s’adresse à un large public, notamment :

Les Data Scientists qui souhaitent industrialiser leurs workflows sur AWS.
Les Machine Learning Engineers responsables de l’optimisation, du déploiement et du suivi des systèmes ML.
Les architectes cloud qui conçoivent des architectures AWS intégrant des services intelligents.
Les développeurs logiciel qui intègrent des capacités ML dans leurs applications via des endpoints SageMaker.
Les data analysts confirmés qui veulent approfondir leur expertise ML tout en passant à l’échelle dans le cloud.
Les consultants IA/ML qui accompagnent les entreprises dans la conception et le déploiement de solutions ML sur AWS.

Aucun prérequis spécifique n’est exigé. La formation est ouverte à toute personne souhaitant explorer AWS. Une compréhension de base en informatique ou SI est un plus.

Introduction au machine learning sur AWS & préparation des données

Panorama des services AWS ML : Amazon SageMaker, AWS Lambda, Amazon Rekognition, Amazon Polly et AMI Deep Learning.
Workflows de préparation des données avec AWS Glue, Amazon Athena et Amazon S3, accompagnés d’un atelier pipeline.

Entraînement, évaluation et optimisation des modèles ML

Entraînement dans SageMaker via algorithmes natifs ou conteneurs custom, suivi d’un lab classification guidé.
Évaluation & certification, optimisation et tuning d’hyperparamètres avec les bons indicateurs et l’automatisation, puis exercice pratique d’optimisation.

Déploiement et monitoring de performance

Patrons de déploiement temps réel et batch via SageMaker Endpoints et Batch Transform, plus atelier déploiement bout en bout.
Monitoring de production avec SageMaker Model Monitor, alerting, détection de dérive et revue d’examen qui consolide chaque concept.

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Pédagogie équilibrée alternant théorie, labs et débriefs pour une assimilation rapide.
Formateurs experts qui déploient des workloads ML AWS au quotidien.
Outils premium : démos live, labs console AWS et études de cas réelles.
Format accessible avec accompagnement des apprenants individuels et des groupes en entreprise.

Démonstrations live dans l’environnement cloud AWS.
Ateliers pratiques et études de cas sectorielles.
Sessions de feedback mettant en lumière les bonnes pratiques et pièges observés sur le terrain.
Simulations et outils AWS pour répéter les scénarios d’examen et les contraintes de production.

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