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Formation AWS Machine Learning Engineer Associate MLA-C01 - Obtiens ta certif en 3 jours avril 2026

Réf. : GCF625
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
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les services AWS essentiels pour le Machine Learning comme SageMaker et les outils de data engineering.
  • Préparer efficacement l'examen de certification MLA-C01 avec des stratégies éprouvées.
  • Configurer et implémenter des pipelines de Machine Learning end-to-end sur AWS.
  • Déployer et optimiser des modèles ML en production avec une haute scalabilité.
  • Valider vos compétences professionnelles via la certification AWS Machine Learning Engineer Associate.
  • Analyser et résoudre des cas réels de Machine Learning sur la plateforme AWS.

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 la certification AWS Machine Learning Engineer Associate (MLA-C01), vous risquez de stagner dans un marché cloud en explosion où 75% des offres d'emploi ML exigent une validation AWS.

  • Les salaires des certifiés bondissent de 25-35% (moyenne 85k€/an vs 65k€ sans), selon LinkedIn et AWS reports 2025.

  • Perdez des promotions face à des concurrents certifiés, manquez des projets stratégiques chez les grands comptes (SNCF, BNP), et voyez votre CV ignoré par les recruteurs ATS.

  • En 3 jours, évitez l'obsolescence : investissez 3300€ pour un retour x10 sur carrière, ou restez à la traîne dans l'IA générative.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux du Machine Learning sur AWS : services SageMaker, préparation des données (outils, services, labs)

Découvrez les bases du Machine Learning avec AWS à travers SageMaker, EMR et les services de stockage comme S3. Plongez dans des labs pratiques sur la console AWS pour nettoyer et préparer des datasets réels, explorer les algorithmes supervisés/non supervisés, et configurer vos premiers notebooks. Cette journée immersive (7h) vous équipe des compétences essentielles pour modéliser efficacement sur la plateforme cloud AWS, avec des exercices hands-on et des cas d'usage concrets du secteur.

Module 2Pipelines et déploiement ML sur AWS : SageMaker Pipelines, endpoints, monitoring (outils, services, labs)

Plongez en profondeur dans la construction de pipelines automatisés avec SageMaker Pipelines, le feature store et l'entraînement distribué. Via des labs intensifs sur console AWS, déployez des modèles en endpoints serverless, intégrez Ground Truth pour l'annotation, et configurez le monitoring avec CloudWatch. Explorez des cas réels d'optimisation hyperparamètres et de MLOps, pour une mise en production rapide et scalable (7h), renforçant vos compétences professionnelles certifiables MLA-C01.

Module 3Préparation intensive à l'examen MLA-C01 : QCM blancs, révision, stratégies (outils, services, labs)

Jour décisif dédié à la certification : révision ciblée des domaines examinables, résolution de QCM blancs chronométrés identiques à l'examen MLA-C01, et mastery des pièges classiques. Simulez l'épreuve réelle avec 150+ questions, révisez les services clés (SageMaker, Bedrock), et adoptez des stratégies infaillibles pour réussir du premier coup. Clôturez par des labs finaux et un plan d'action personnalisé pour valider votre certification AWS Machine Learning Engineer Associate (7h).

Méthode d'évaluation

  • Évaluation continue par quizzes interactifs et labs pratiques sur console AWS.
  • Simulations d'examen MLA-C01 avec QCM blancs et feedback personnalisé.
  • Projet final : déploiement d'un pipeline ML complet évalué par nos experts.

Méthode d'apprentissage

  • Méthodes pédagogiques actives : 70% pratique avec labs réels sur AWS.
  • Études de cas concrets issus d'entreprises leaders en IA et cloud.
  • Support individualisé en petits groupes (max 10 participants) pour une assimilation optimale.

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation AWS Machine Learning Engineer Associate MLA-C01 - Obtiens ta certif en 3 jours avril 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 requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation AWS Machine Learning Engineer Associate MLA-C01 - Obtiens ta certif en 3 jours avril 2026, 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 AWS Machine Learning Engineer Associate MLA-C01 - Obtiens ta certif en 3 jours avril 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.

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 »

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TomFormation AWS — Cloud Practitioner
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NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
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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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