La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation Amazon SageMaker - Scaler le ML en production 2026 sont : Expertise en Python avancé, frameworks ML (TensorFlow, PyTorch), AWS (S3, EC2), pipelines CI/CD. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Amazon SageMaker - Scaler le ML en production 2026 est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Amazon SageMaker - Scaler le ML en… | Learni

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 telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Amazon SageMaker - Scaler le ML en production 2026 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 mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation Amazon SageMaker - Scaler le ML en production 2026, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

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 - Scaler le ML en production 2026 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.

Objectifs de la formation

Maîtriser les pipelines SageMaker pour des workflows ML professionnels et certifiants

Développer des modèles avancés dans SageMaker Studio avec compétences entreprise

Configurer l'entraînement distribué et tuning automatique en production

Déployer des endpoints SageMaker sécurisés et scalables

Implémenter des pratiques MLOps avancées pour optimiser coûts et performances

Analyser et monitorer modèles en temps réel avec SageMaker tools

Produire des livrables certifiants pour projets ML d'entreprise

Programme de la formation

Module 1Pipelines SageMaker : automatiser processing et training avancés (Studio, Jobs, Tuning)

Installez et configurez SageMaker Studio pour un environnement expert, créez des pipelines complets avec jobs de processing sur datasets massifs via Pandas et Scikit-learn, lancez des entraînements distribués sur GPU avec TensorFlow ou PyTorch sur cas concrets d'entreprise, optimisez hyperparamètres via tuning automatique avec rapports détaillés, réalisez exercices pratiques sur votre projet ML, produisez notebooks reproductibles et recevez code review personnalisée par le formateur pour une montée en compétences immédiate.

Module 2Déploiement MLOps SageMaker : endpoints et monitoring en production (Endpoints, Clarify, Model Monitor)

Déployez des endpoints SageMaker scalables avec auto-scaling et sécurité VPC, intégrez bias detection via Clarify sur modèles réels, configurez Model Monitor pour drift detection en temps réel avec alertes CloudWatch, implémentez CI/CD via CodePipeline pour déploiements continus, testez sur scénarios entreprise avec A/B testing, générez dashboards personnalisés et plans d'optimisation coûts, terminez par un projet fil rouge déployé en prod simulée, valorisant vos compétences certifiantes pour l'entreprise.