🎁Azure · AWS · Google — 1 certification offerte par personne formée, jusqu'à 360 €.En profiter →
← Retour

Formation Amazon SageMaker - Déployer des pipelines ML scalables

Réf. : WHP664
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

Partagez en 2 clics

EquansAptarArcelorMittalUbisoftINSEECLa PlateformeCESIEFREIEPSIINGETISMy Digital SchoolYnovEquansAptarArcelorMittalUbisoftINSEECLa PlateformeCESIEFREIEPSIINGETISMy Digital SchoolYnov

Objectifs de la formation

  • Maîtriser les pipelines SageMaker pour des déploiements ML professionnels en entreprise
  • Développer des workflows automatisés certifiants avec SageMaker Processing et Training
  • Optimiser les hyperparamètres et scaler des modèles pour des performances industrielles
  • Concevoir des endpoints serverless sécurisés intégrant des compétences no-code/low-code
  • Implémenter le monitoring avancé avec SageMaker Model Monitor et Clarify
  • Déployer des solutions end-to-end boostant la compétitivité professionnelle certifiante

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 avancée d'Amazon SageMaker, 80% des projets ML d'entreprise échouent en phase de production selon Gartner, entraînant des pertes de 1M€ en coûts de retravail et opportunités manquées.

  • Les équipes perdent 6 mois en debugging manuel, exposant l'entreprise à des dérives modèles coûteuses (jusqu'à 40% de revenus impactés).

  • Votre carrière stagne face à des juniors certifiés AWS ML, risquant promotions et salaires 20% inférieurs.

  • Investissez dès maintenant pour scaler vos compétences et sécuriser des ROI rapides.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Pipelines Amazon SageMaker : automatisation et processing jobs (outils Training, Data Wrangler, Feature Store)

Découvrez les pipelines avancés d'Amazon SageMaker via des exercices pratiques sur des datasets réels, configurez des jobs Processing pour nettoyer et transformer des données massives, intégrez Feature Store pour une réutilisation optimale des features, testez des scripts Python personnalisés en live, produisez vos premiers pipelines automatisés prêts pour la production, avec feedback coach personnalisé pour ancrer les compétences professionnelles.

Module 2Optimisation Amazon SageMaker : hyperparameter tuning et endpoints (outils Autopilot, JumpStart, Inference)

Plongez dans l'optimisation avancée avec SageMaker Hyperparameter Tuning sur des modèles complexes, déployez des endpoints élastiques serverless pour l'inférence en temps réel, explorez JumpStart pour accélérer les prototypes, intégrez Autopilot pour des automatisations hybrides no-code, simulez des charges de production via des cas d'entreprise concrets, générez des rapports de performance chiffrés, et validez vos configurations en groupe pour une maîtrise certifiante.

Module 3Production Amazon SageMaker : monitoring et déploiement MLOps (outils Model Monitor, Clarify, Pipelines CI/CD)

Maîtrisez le cycle MLOps complet avec SageMaker Pipelines en CI/CD, implémentez Model Monitor pour détecter les dérives en production, analysez les biais via Clarify sur des modèles sensibles, déployez des stacks sécurisés multi-régions, résolvez des scénarios de panne live, produisez un livrable final : un pipeline end-to-end déployé, avec accompagnement post-formation pour une intégration entreprise réussie et certifiante.

Méthode d'évaluation

  • Quiz techniques interactifs en fin de journée sur pipelines et optimisation
  • Études de cas réels avec restitution orale et peer-review
  • Projet capstone : déploiement d'un pipeline MLOps complet évalué par le formateur

Méthode d'apprentissage

  • 70% pratique sur SageMaker Studio avec datasets business authentiques
  • Support individuel en distanciel via chat et sessions one-to-one
  • Vidéos récap et ressources téléchargeables pour révision immédiate
  • Accès plateforme 6 mois post-formation pour projets personnels

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Amazon SageMaker - Déployer des pipelines ML scalables 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 - Déployer des pipelines ML scalables, 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 - Déployer des pipelines ML scalables 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 »

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 »

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
Voir tous les avis
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
WhatsApp