Is the training Qualiopi certified?

Yes, Learni is a Qualiopi-certified training organization. This certification guarantees the quality of our courses and enables funding through OPCO and other mechanisms.

How can I fund my training?

Our courses are eligible for OPCO funding. Learni supports you through the funding process. A personalized quote is available upon request.

What are the prerequisites for this training?

The prerequisites for the Formation Amazon SageMaker - Déployer des pipelines ML scalables training are: Maîtrise de Python, frameworks ML (TensorFlow/PyTorch), bases AWS et pipelines data existants. A preliminary interview validates your eligibility.

Is the training available in person?

Yes, the Formation Amazon SageMaker - Déployer des pipelines ML scalables training is available in présentiel. The format can be adapted to your needs (inter, intra, custom).

Formation Amazon SageMaker - Déployer des pipeli... | Learni

The story of Learni

Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.

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8 spots remaining for the next session

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Which format do you prefer?

Methods, approaches, and teaching resources

The Formation Amazon SageMaker - Déployer des pipelines ML scalables training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.

The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.

Teaching resources provided

To ensure the quality of the Formation Amazon SageMaker - Déployer des pipelines ML scalables training, Learni provides the following teaching resources:

Mac or PC computers, high-speed fiber internet, whiteboard or flipchart, video projector or interactive touchscreen (for remote sessions)
Training environments installed on workstations or accessible online
Course materials, practical exercises, and supplementary resources
Post-training access to materials and teaching resources

For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.

* contact us for remote feasibility** ratio varies depending on the training followed

Assessment methods

The assessment of skills acquired during the Formation Amazon SageMaker - Déployer des pipelines ML scalables training is carried out through:

During training: case studies, practical exercises, and professional scenarios
At the end of training: self-assessment questionnaire and skills evaluation by the trainer
After training: training completion certificate detailing acquired skills

Training accessibility

Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.

Training objectives

Maîtriser SageMaker Studio pour des workflows ML professionnels certifiants

Développer des pipelines de processing data scalables en entreprise

Optimiser l'entraînement distribué de modèles ML avec SageMaker

Déployer et gérer des endpoints ML performants en production

Implémenter le monitoring et l'A/B testing pour des compétences avancées

Concevoir des solutions SageMaker Serverless pour une efficacité maximale

Training program

Module 1SageMaker Studio : configuration avancée et workflows collaboratifs (Jupyter, Git, SDK)

Installez et personnalisez SageMaker Studio pour des équipes data professionnelles, configurez des domaines sécurisés avec IAM et VPC, intégrez Git pour le versionning de notebooks et scripts, développez des workflows collaboratifs sur datasets volumineux, exercices pratiques de refactoring de notebooks existants, production de templates réutilisables optimisés pour l'entreprise, gain immédiat en productivité mesurable dès la première session.

Module 2SageMaker Processing : pipelines data et Feature Store (Spark, Pandas, transformations)

Construisez des jobs Processing scalables avec Spark et Pandas sur SageMaker, traitez des téraoctets de données brutes en parallèle, intégrez le Feature Store pour stocker et servir des features en temps réel, appliquez des transformations avancées comme l'embedding et le scaling, cas concrets sur logs IoT d'entreprise, génération de pipelines automatisés prêts pour l'entraînement, réduction de 60% du temps de préparation data prouvée par exercices hands-on.

Module 3SageMaker Training : hyperparamétrage et distributed training (TensorFlow, PyTorch, Ray)

Lancez des entraînements distribués multi-GPU sur SageMaker avec TensorFlow et PyTorch, automatisez l'hyperparamétrage via Automatic Model Tuning, scalez sur des clusters Spot pour minimiser les coûts AWS, optimisez des modèles sur datasets custom comme la prédiction de churn, exercices de tuning interactif avec métriques personnalisées, production de modèles entraînés exportables, accélération de 4x du time-to-model validée en live.

Module 4SageMaker Deployment : endpoints et inference serverless (multi-modèles, autoscaling)

Déployez des endpoints SageMaker avec autoscaling et multi-modèles pour l'inférence en temps réel, configurez des batches pour des prédictions massives, migrez vers Serverless Inference 2026 pour zéro management, intégrez Lambda et API Gateway pour des apps enterprise, tests de charge sur scénarios e-commerce réels, création de canaries pour déploiements safe, fiabilité 99,9% atteinte via simulations pratiques intensives.

Module 5SageMaker Monitoring et optimisation : Model Monitor, Clarify, Autopilot avancé (drift, bias)

Implémentez Model Monitor pour détecter data drift et model decay en production, analysez les biais avec Clarify sur modèles complexes, optimisez avec SageMaker Autopilot pour baselines automatisés, configurez des alertes CloudWatch et SageMaker Experiments, cas d'audit complet sur projet fil rouge d'entreprise, génération de rapports de gouvernance ML, maîtrise des best practices 2026 pour une compliance totale et une réduction des downtimes de 70%.