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

Réf. : AHT576
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 concepts fondamentaux du machine learning sur AWS pour des applications professionnelles scalables.
  • Préparer efficacement l'examen de certification AWS MLA-C01 avec des stratégies éprouvées.
  • Configurer et gérer des pipelines de données avec AWS Glue et SageMaker Processing.
  • Implémenter, entraîner et déployer des modèles ML à l'aide de SageMaker.
  • Optimiser les performances des modèles ML en production sur AWS.
  • Valider vos compétences professionnelles via l'obtention de la certification AWS Machine Learning Engineer Associate.
  • Déployer des solutions end-to-end ML sécurisées et conformes aux best practices 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

  • Ne pas obtenir la certification AWS Machine Learning Engineer Associate (MLA-C01) en 2026 vous expose à de graves risques professionnels.

  • Sur un marché du cloud ML en explosion (+40% de croissance annuelle), 75% des offres d'emploi pour ingénieurs ML chez AWS exigent cette certif, selon LinkedIn et Indeed.

  • Sans elle, votre salaire stagne : les certifiés gagnent en moyenne 28% de plus (étude Global Knowledge 2025), passant de 55k€ à 70k€ brut/an.

  • Vos concurrents certifiés monopolisent les promotions, projets SageMaker chez Big4/GAFA, et opportunités remote US.

  • Restez à la traîne face à l'IA générative : sans MLA-C01, vous ratez 60% des postes seniors DevOps/ML.

  • Investissez maintenant ou regardez votre carrière s'essouffler dans un secteur où la certif AWS est le passeport incontournable pour la compétitivité et la sécurité d'emploi.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Machine Learning AWS : SageMaker Studio, preprocessing data (Glue, labs console AWS)

Découvrez les bases du machine learning sur AWS à travers une immersion dans SageMaker Studio pour créer des notebooks interactifs, et AWS Glue pour le ETL de données massives. Participez à des labs pratiques sur la console AWS où vous preprocesserez des datasets réels, configurerez des environnements ML sécurisés, et explorerez les algorithmes built-in de SageMaker. Ces exercices hands-on, inspirés de cas d'entreprise, vous permettront de maîtriser rapidement les workflows data pour des projets professionnels scalables, avec un focus sur l'efficacité et la reproductibilité.

Module 2Modélisation et Déploiement ML AWS : Entraînement modèles, endpoints SageMaker (hyperparamétrage, labs avancés)

Plongez dans l'entraînement de modèles ML avec SageMaker, en optimisant les hyperparamètres via des jobs distribués et en déployant des endpoints prédictifs scalables. Les labs pratiques sur console AWS simulent des scénarios réels comme la classification d'images ou la prédiction de séries temporelles, en intégrant Amazon S3 pour le stockage et VPC pour la sécurité. Apprenez à monitorer les performances avec CloudWatch et SageMaker Model Monitor, tout en gérant des coûts optimisés. Cette journée combine théorie pédagogique et exercices concrets pour une maîtrise immédiate des déploiements production-ready.

Module 3Préparation intensive examen MLA-C01 : QCM blancs, révision complète, stratégies passing (simulations examen)

Consacrez cette dernière journée à une préparation ciblée pour l'examen AWS MLA-C01 avec plus de 200 QCM blancs chronométrés, une révision exhaustive des domaines clés (data engineering 20%, modeling 36%, etc.), et des stratégies d'examen infaillibles pour maximiser votre score. Les simulations réalistes sur plateforme dédiée reproduisent l'environnement officiel, tandis que des retours personnalisés par nos experts certifiés AWS renforcent vos faiblesses. Terminez par des cas réels d'optimisation ML et un plan d'action post-certification pour une intégration immédiate en entreprise.

Méthode d'évaluation

  • Quiz interactifs et labs pratiques évalués en temps réel chaque jour.
  • Examen blanc complet MLA-C01 le jour 3 avec scoring détaillé.
  • Évaluation finale par projet ML end-to-end sur console AWS.
  • Feedback individuel pour valider la readiness à la certification.

Méthode d'apprentissage

  • Méthodes pédagogiques actives : 70% pratique, 30% théorie.
  • Labs illimités sur console AWS avec datasets réels.
  • Cas d'études d'entreprises Fortune 500 utilisant SageMaker.
  • Approche blended : présentiel + ressources digitales post-formation.

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation AWS Machine Learning Engineer Associate MLA-C01 - Obtiens ta certif en 3 jours mai 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 mai 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 mai 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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NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
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TomFormation AWS — Cloud Practitioner
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Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
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NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
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AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
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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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