Formation : Amazon SageMaker Studio pour les Data Scientists

WDR-AWSAS
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 :

• Accélérer le processus de préparation, construction, entraînement, déploiement et surveillance des

solutions ML avec Amazon SageMaker Studio

Prérequis

• Expérience avec les frameworks ML

• Expérience en Python

• Au moins 1 an d’expérience en data science

• AWS Technical Essentials

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

Data scientists expérimentés, maîtrisant les fondamentaux du ML et du deep learning.

Formation(s) associée(s)

Dernière mise à jour

Programme mis à jour le 12 mai 2026

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Bon à savoir

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 : Configuration d'Amazon SageMaker Studio

• Extensions JupyterLab dans SageMaker Studio

• Démonstration : Interface utilisateur SageMaker

Module2

Module 2 : Traitement des donnée

• Utilisation de SageMaker Data Wrangler

• Travaux pratiques : Analyse et préparation des données avec Data Wrangler

• Utilisation d’Amazon EMR

• Travaux pratiques : Analyse à grande échelle avec Amazon EMR

• Sessions interactives AWS Glue

• SageMaker Processing avec scripts personnalisés

• Travaux pratiques : Traitement des données avec SageMaker Processing et le SDK Python

• SageMaker Feature Store

• Travaux pratiques : Ingénierie des caractéristiques avec Feature Store

Module3

Module 3 : Développement de modèles

• Tâches d’entraînement SageMaker

• Algorithmes intégrés

• Apportez votre propre script/conteneur

• SageMaker Experiments

• Travaux pratiques : Suivi des itérations avec SageMaker Experiments

• SageMaker Debugger

• Travaux pratiques : Analyse et alertes avec SageMaker Debugger

• Optimisation automatique des modèles

• SageMaker Autopilot : ML automatisé

• Détection des biais

• Travaux pratiques : SageMaker Clarify pour les biais et l’explicabilité

• SageMaker JumpStart

Module4

Module 4 : Déploiement et inférence

• SageMaker Model Registry

• SageMaker Pipelines

• Travaux pratiques : SageMaker Pipelines et Model Registry avec SageMaker Studio

• Options d’inférence SageMaker

• Mise à l’échelle

• Stratégies de test, performance et optimisation

• Travaux pratiques : Inférence avec SageMaker Studio

Module5

Module 5 : Surveillance

• Amazon SageMaker Model Monitor

• Discussion : Étude de cas

• Démonstration : Surveillance des modèle

Module6

Module 6 : Gestion des ressources et mises à jour de SageMaker Studio

• Coûts accumulés et arrêt

• Mises à jour

Les prochaines
sessions de formation

Sur demande

Vous souhaitez organiser cette formation à une date spécifique ?Contactez-nous en remplissant le formulaire ci-dessous

20 juillet 2026

14 septembre 2026

16 novembre 2026

11 janvier 2027

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