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Objectifs de la formation

Comprendre le fonctionnement et la structure d’Amazon SageMaker

Préparer des datasets et automatiser les workflows ML dans l’environnement AWS

Développer, entraîner, et tuner des modèles de Machine Learning sur SageMaker

Déployer et monitorer des modèles en production dans le cloud

Optimiser les coûts et la scalabilité des solutions ML grâce à SageMaker

Programme

Jour 1Introduction à Amazon SageMaker & Préparation des Données

Panorama des services AWS pour le Machine Learning, présentation de SageMaker, architecture et intégration dans un workflow existant. Atelier pratique : navigation dans l’interface SageMaker Studio, gestion des comptes AWS. Utilisation d’Amazon S3 pour l’import et la gestion sécurisée des datasets, transformation de données avec SageMaker Data Wrangler, exploration des outils de Data Preparation, gestion des permissions et sécurité.

Jour 2Développement, Entraînement & Automatisation des Modèles

Création et configuration des environnements de développement Jupyter Notebook dans SageMaker. Entraînement de modèles supervisés avec les algorithmes natifs SageMaker (XGBoost, Linear Learner, etc.) et frameworks open-source (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn). Utilisation de SageMaker Autopilot pour l’AutoML. Démonstration de pipelines d’entraînement automatisés, gestion des versions de modèles (MLOps).

Jour 3Déploiement, Monitoring et Optimisation

Déploiement de modèles en endpoints temps-réel ou batch, gestion du scaling automatique, stratégies de déploiement Zero-downtime (canary, blue/green). Monitoring du modèle (CloudWatch, SageMaker Model Monitor), détection des dérives de données, mise à jour continue des modèles en production. Contrôle des coûts et optimisation des ressources cloud. Sécurité et meilleures pratiques pour l’industrialisation de bout en bout.

Méthode d'évaluation

QCM de validation des connaissances en fin de formation
Ateliers de mise en pratique sur des cas concrets
Réalisations de mini-projets individuels et retours personnalisés

Méthode d'apprentissage

Alternance d’apports théoriques et de démonstrations techniques
Ateliers pratiques sur un environnement AWS fourni pendant la formation
Supports de cours numériques et fiches mémo
Étude de cas fil rouge sur un dataset réel

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Maîtriser Amazon SageMaker : Développement et Déploiement de Modèles Machine Learning dans le Cloud AWS

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

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