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 - Déployer des pipelines ML scalables sont : Maîtrise avancée de Python, AWS (EC2, S3, Lambda), SageMaker Studio, frameworks ML (TensorFlow, PyTorch), pipelines CI/CD et MLOps basiques. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Amazon SageMaker - Déployer des pipelines ML scalables est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Amazon SageMaker - Déployer des… | 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 - 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 mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation Amazon SageMaker - Déployer des pipelines ML scalables, 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 - 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.

Objectifs de la formation

Maîtriser les pipelines avancés Amazon SageMaker pour des déploiements ML professionnels certifiants

Développer des compétences en hyperparameter tuning et feature engineering scalables en entreprise

Concevoir des endpoints serverless optimisés pour des charges de production critiques

Implémenter des workflows MLOps automatisés avec SageMaker pour accélérer les itérations

Optimiser les coûts et la performance des modèles ML via monitoring avancé et A/B testing

Intégrer SageMaker à des écosystèmes hybrides pour des solutions IA robustes et sécurisées

Programme de la formation

Module 1Amazon SageMaker : Pipelines et Processing avancés (outils Studio, jobs distribués, cas entreprise)

Découvrez les architectures pipelines SageMaker pour traitement distribué de datasets massifs, configurez des Processing Jobs avec Spark et custom containers, réalisez des exercices pratiques sur feature stores réels, intégrez des données S3 en temps réel, produisez des rapports automatisés de qualité données, appliquez des transformations scalables sur cas concrets d'entreprise, validez vos livrables via dashboards interactifs SageMaker.

Module 2Amazon SageMaker : Training, Tuning et Deployment expert (algorithmes autoML, endpoints multi-modèles)

Plongez dans l'hyperparameter tuning automatisé avec Bayesian Optimization, entraînez des modèles distribués sur GPU/TPU via SageMaker Training, déployez des endpoints élastiques avec autoscaling, testez des A/B experiments en live, optimisez la latence via compilation Triton, intégrez des modèles ONNX personnalisés, générez des artefacts prêts pour production, analysez les métriques via CloudWatch dans des scénarios haute charge.

Module 3Amazon SageMaker : MLOps et Monitoring en production (workflows CI/CD, Model Registry, alerting)

Implémentez des pipelines MLOps end-to-end avec SageMaker Projects et Pipelines, configurez Model Registry pour gouvernance avancée, activez Clarify pour bias detection et explainability, monitorez la dérive modèle en temps réel via Model Monitor, automatisez les rollbacks et retrainings, intégrez à Kubernetes EKS pour hybridation, déployez des solutions sécurisées avec VPC et IAM fine-grained, clôturez par un projet capstone livrable et certifiant.