Formation : Data Science pratique avec Amazon SageMaker

WDR-AWSSM
Durée : 1 jour
Tarif : 750 € 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 :
• Discuter des avantages des différents types de ML

• Décrire les processus, rôles et responsabilités typiques d’une équipe ML

• Résumer les étapes de préparation des données, d’entraînement, d’évaluation et de déploiement

• Décrire les défis de l’opérationnalisation des modèles M

Prérequis

• AWS Technical Essentials

• Connaissances de base en Python

• Connaissances de base en statistiques
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 DevOps, développeurs d’applications.

Formation(s) associée(s)

Dernière mise à jour

Programme mis à jour le 03 juin 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 : Introduction au Machine Learning

• Avantages du ML

• Types d’approches ML

• Cadrage du problème métier

• Qualité des prédictions

• Processus, rôles et responsabilités pour les projets ML

Module2

Module 2 : Préparation d'un jeu de données

• Analyse et préparation des données

• Outils de préparation des données

• Démonstration : Découverte d’Amazon SageMaker Studio et des Notebooks

• Travaux pratiques : Préparation des données avec SageMaker Data Wrangler

Module3

Module 3 : Entraînement d'un modèle

• Étapes d’entraînement d’un modèle

• Choix d’un algorithme

• Entraînement du modèle dans Amazon SageMaker

• Travaux pratiques : Entraînement d’un modèle avec Amazon SageMaker

• Amazon CodeWhisperer
• Démonstration : Amazon CodeWhisperer dans les notebooks SageMaker Studio

Module4

Module 4 : Évaluation et optimisation d'un modèle

• Évaluation du modèle

• Optimisation du modèle et des hyperparamètres

• Travaux pratiques : Optimisation du modèle et des hyperparamètres avec Amazon SageMaker

Module5

Module 5 : Déploiement d'un modèle

• Déploiement du modèle

• Travaux pratiques : Déploiement sur un endpoint temps réel et génération d’une prédiction

Module6

Module 6 : Défis opérationnels

• ML responsable

• Équipe ML et MLOps

• Automatisation

• Surveillance

• Mise à jour des modèles

Module7

Module 7 : Autres outils de construction de modèles

• Différents outils pour différents besoins

• ML sans code avec Amazon SageMaker Canvas

• Démonstration : Vue d’ensemble d’Amazon SageMaker Canvas

• Amazon SageMaker Studio Lab

Les prochaines
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