Formation : Ingénierie Machine Learning sur AWS

WDR-AWSML
Durée : 3 jours
Tarif : 2250 € HT

97%

Taux de satisfaction clients
(sur 1838 évaluations du 19/05/21 au 18/03/26)

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Objectifs

A l’issue de la formation le participant sera capable de :
• Sélectionner les services et frameworks AWS appropriés pour les charges de travail ML

• Gérer les pipelines de données ML

• Entraîner et optimiser les modèles ML à grande échelle

• Déployer et surveiller les modèles ML en production

Prérequis

• AWS Technical Essentials

• Practical Data Science with Amazon SageMaker ou expérience équivalente
Un entretien en amont avec notre expert permet de prendre en compte le profil de chaque participant
(niveau, objectifs et résultats attendus, contexte professionnel, enjeux…) et d’adapter le contenu de la formation si besoin.
Cette formation ne peut être financée que dans le cadre d’un projet d’entreprise (prise en charge entreprise ou OPCO).
Les dossiers à financement personnel et CPF ne sont pas pris en compte.

Public

Ingénieurs ML et développeurs responsables de solutions ML sur AWS

Formation(s) associée(s)

Dernière mise à jour

Programme mis à jour le 03 juin 2026

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Evaluez votre niveau

Pour vous aider à bien choisir votre formation, nous vous proposons soit un entretien avec le formateur soit un test d’évaluation. Cela vous assurera que vous disposez des connaissances nécessaires pour suivre la formation dans des conditions optimales.

Sessions garanties

La majorité de nos sessions proposées en distanciel sont garanties. Elles peuvent être enregistrées à la demande.

Travaux pratiques

Nos formations comprennent de nombreux travaux pratiques pour un meilleur apprentissage (60 % de pratique). Nous proposons également de travailler sur vos données pour une meilleure expérience.

Nos prestations

Nous réalisons certaines prestations IT pour vous : développement sur-mesure, refonte logicielle, TMA, interfaçage ERP.

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Les Modules
de formation

Module1

Module 1 : Introduction à l'ingénierie ML sur AWS

• Le cycle de vie ML

• Rôles et responsabilités de l’ingénieur ML

• Présentation de l’environnement de travail

Module2

Module 2 : Pipelines de données pour le ML

• Sources et formats de données

• Ingestion de données avec AWS Glue et Amazon Kinesis

• Stockage dans Amazon S3 et préparation des données

• Travaux pratiques : Construction d’un pipeline de données

Module3

Module 3 : Sélection et entraînement des modèles

• Choix d’un algorithme et d’un framework

• Algorithmes intégrés SageMaker

• Entraînement distribué

• Travaux pratiques : Entraînement de modèles à grande échelle

Module4

Module 4 : Optimisation des modèles

• Réglage des hyperparamètres

• Optimisation automatique avec SageMaker

• Compilation et optimisation de modèles avec SageMaker Neo

• Travaux pratiques : Optimisation et réglage automatique des hyperparamètres

Module5

Module 5 : Déploiement des modèles

• Options de déploiement SageMaker

• Endpoints temps réel, par lots et asynchrones

• Stratégies de déploiement (blue/green, canary)

• Déploiement sur les appareils en périphérie

• Travaux pratiques : Déploiement et tests de variantes de modèles

Module6

Module 6 : Surveillance et opérations

• Amazon SageMaker Model Monitor

• Détection de la dérive des données et des modèles

• Journalisation et alertes avec CloudWatch

• Travaux pratiques : Surveillance d’un modèle en production

Module7

Module 7 : Automatisation et CI/CD pour le ML

• SageMaker Pipelines

• Intégration avec AWS CodePipeline et CodeBuild

• Bonnes pratiques d’automatisation

• Travaux pratiques : Construction d’un pipeline CI/CD pour le ML

Les prochaines
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Sur demande

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