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Formation Amazon SageMaker - Déployer ML à l'échelle entreprise

Réf. : PTQ958
10 personnes max.
4400€ 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
4 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les pipelines avancés Amazon SageMaker pour des déploiements ML rapides en entreprise
  • Développer des compétences professionnelles en optimisation de modèles SageMaker Studio
  • Concevoir des architectures scalables SageMaker pour des projets data certifiants
  • Implémenter l'automatisation low-code avec SageMaker Canvas et Processing
  • Optimiser les coûts et performances SageMaker pour une rentabilité entreprise maximale
  • Déployer des endpoints sécurisés SageMaker en production réelle
  • Intégrer SageMaker à des workflows no-code pour accélérer l'innovation

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, 85% des projets ML d'entreprise échouent en phase production selon Gartner, entraînant des pertes de 1M€ annuels par modèle défaillant.

  • Les data teams perdent 40% de temps sur debugging manuel, bloquant l'innovation et exposant à des risques compliance RGPD.

  • Votre carrière stagne face à la demande +300% en experts MLOps SageMaker.

  • Investissez dans cette formation certifiante pour scaler vos compétences et sécuriser l'avenir data de votre organisation.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Amazon SageMaker : Architectures avancées et Studio (outils AWS, notebooks collaboratifs)

Découvrez les configurations expertes d'Amazon SageMaker Studio pour des environnements ML collaboratifs, configurez des instances GPU optimisées, explorez les notebooks Jupyter avancés avec exercices pratiques sur datasets réels, intégrez des bibliothèques TensorFlow et PyTorch, produisez vos premiers prototypes scalables, et validez des architectures via des cas d'entreprise concrets pour une montée en compétences immédiate.

Module 2Amazon SageMaker : Pipelines et Processing (automatisation low-code, jobs distribués)

Construisez des pipelines end-to-end avec SageMaker Pipelines, automatisez le preprocessing via Processing Jobs sur clusters EMR, testez des hyperparamètres en exercices hands-on, intégrez des features stores pour réutilisation data, analysez des logs CloudWatch pour debugging rapide, déployez vos premiers workflows automatisés, et appliquez à des scénarios business réels pour des compétences certifiantes en entreprise.

Module 3Amazon SageMaker : Optimisation modèles et Canvas (tuning, no-code ML)

Optimisez vos modèles avec SageMaker Autopilot et Hyperparameter Tuning, explorez les interfaces no-code Canvas pour drag-and-drop ML, effectuez des exercices sur réduction biais et explainability XAI, benchmarkez performances GPU/TPU, intégrez SageMaker Debugger pour monitoring temps réel, générez des rapports automatisés, et simulez des déploiements edge pour une expertise professionnelle avancée.

Module 4Amazon SageMaker : Déploiement production et monitoring (endpoints, MLOps)

Déployez des endpoints SageMaker sécurisés avec traffic splitting A/B, configurez l'inférence serverless Lambda, implémentez Model Monitor pour drift detection, intégrez à CI/CD GitHub Actions en exercices pratiques, analysez coûts via Cost Explorer, produisez un projet final livrable entreprise, et préparez une certification AWS pour booster votre carrière en ML low-code.

Méthode d'évaluation

  • Quiz techniques quotidiens sur SageMaker pipelines
  • Projet capstone : déploiement modèle end-to-end
  • Évaluation pair-code review et attestation certifiante

Méthode d'apprentissage

  • Exercices pratiques 70% temps sur AWS réels
  • Cas d'études entreprises Fortune 500
  • Support post-formation 3 mois illimité
  • Accès labs SageMaker 6 mois post-cours

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Amazon SageMaker - Déployer ML à l'échelle entreprise 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 ML à l'échelle entreprise, 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 ML à l'échelle entreprise 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
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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
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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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