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Formation Amazon SageMaker 2026 - Automatiser pipelines ML low-code

Réf. : SFL695
10 personnes max.
3300€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
3 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les outils low-code d'Amazon SageMaker 2026 pour développer des pipelines ML professionnels en entreprise.
  • Concevoir et optimiser des workflows automatisés avec SageMaker Studio et Canvas pour des compétences certifiantes.
  • Déployer des endpoints prédictifs scalables intégrant Zapier et Power Apps pour une productivité accrue.
  • Implémenter des expériences avancées avec AutoML et JumpStart dans un contexte formation no-code.
  • Analyser et monitorer des modèles en production via SageMaker Clarify et Model Monitor.
  • Intégrer Bubble pour des interfaces no-code connectées à SageMaker dans des projets réels.
  • Certifier vos compétences en ML low-code pour booster votre carrière en entreprise.

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise d'Amazon SageMaker 2026, 75% des data teams perdent 40% de temps sur des pipelines manuels, selon Gartner 2025, entraînant des retards projets et surcoûts de 200k€ annuels par entreprise.

  • Vos concurrents déploient déjà du ML low-code scalé, captant 30% de parts marché supplémentaires via automatisations rapides.

  • Risquez la stagnation carrière : 60% des data scientists non-certifiés low-code stagnaient en 2024, per LinkedIn.

  • Investissez maintenant pour sécuriser votre expertise et booster ROI entreprise dès 2026.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Amazon SageMaker 2026 : architecture low-code et Studio avancé (pipelines, Canvas, JumpStart)

Découvrez les nouveautés low-code d'Amazon SageMaker 2026 via des exercices pratiques sur SageMaker Studio, configurez des notebooks collaboratifs avec Processing Jobs, testez Canvas pour du ML sans code sur datasets réels, implémentez JumpStart pour importer des modèles pré-entraînés, créez vos premiers pipelines automatisés avec des cas d'usage entreprise, et générez des livrables comme des notebooks exportables prêts pour production, le tout en 7 heures de pratique intensive.

Module 2Amazon SageMaker 2026 : déploiement et intégrations no-code (endpoints, Zapier, Power Apps)

Plongez dans le déploiement avancé avec SageMaker Endpoints serverless, optimisez l'inférence en temps réel sur GPU, intégrez Zapier pour automatiser les flux de données ML vers des apps no-code, connectez Power Apps pour des dashboards interactifs pilotés par vos modèles, simulez des scénarios d'entreprise avec A/B testing, générez des rapports de performance, et déployez un projet complet intégrant ces outils, assurant une montée en compétences rapide et certifiante en 7 heures.

Module 3Amazon SageMaker 2026 : monitoring, optimisation et Bubble (Clarify, Model Monitor, apps no-code)

Maîtrisez le monitoring avec SageMaker Model Monitor pour détecter les dérives en production, utilisez Clarify pour l'explicabilité et la bias detection sur modèles complexes, optimisez les coûts via Spot Instances et autoscaling, intégrez Bubble pour créer des interfaces utilisateur no-code alimentées par SageMaker, testez un cas concret d'application métier full-stack low-code, produisez un portfolio projet avec métriques chiffrées, et validez vos acquis via un challenge final en 7 heures de mise en situation professionnelle.

Méthode d'évaluation

  • Quiz interactifs quotidiens sur les fonctionnalités SageMaker 2026 pour valider les acquis théoriques.
  • Projet final low-code : déploiement d'un pipeline ML complet avec intégrations Zapier et Power Apps.
  • Attestation certifiante Qualiopi délivrée après évaluation pratique et QCM avancés.

Méthode d'apprentissage

  • 70% pratique : ateliers hands-on sur AWS console avec datasets réels et outils no-code.
  • 30% théorie : retours d'expérience et best practices ML en entreprise.
  • Méthode distancielle synchrone : sessions live avec partage d'écran et breakout rooms.
  • Ressources : replays vidéos, templates SageMaker, accès lab AWS prolongé 30 jours.

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Amazon SageMaker 2026 - Automatiser pipelines ML low-code est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Amazon SageMaker 2026 - Automatiser pipelines ML low-code, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
  • Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
  • Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
  • Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet…) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Amazon SageMaker 2026 - Automatiser pipelines ML low-code s'effectue à travers :

  • En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
  • En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
  • Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
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Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
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MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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