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

Réf. : DFQ110
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, Glue et Kinesis.
  • Préparer efficacement l'examen de certification AWS Machine Learning Engineer Associate MLA-C01.
  • Configurer et implémenter des pipelines de données ML scalables sur AWS.
  • Déployer et optimiser des modèles de machine learning en production avec SageMaker.
  • Valider vos compétences professionnelles en ingénierie ML via la certification MLA-C01.
  • Acquérir des compétences pratiques pour des cas réels d'intégration ML dans des environnements cloud 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 votre carrière : les offres d'emploi en ML engineering exigent cette certif dans 75% des cas sur LinkedIn et Indeed.

  • Les salaires des certifiés AWS ML augmentent de 25-35% (moyenne 75k€/an vs 55k€ sans), selon les études Global Knowledge 2025.

  • Restez compétitif face à la demande explosive en IA cloud (marché +40%/an) ou perdez des opportunités chez les leaders comme OVH, Capgemini.

  • Évitez l'obsolescence : en 3 jours, sécurisez votre avenir pro et dominez le marché du machine learning AWS.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux AWS Machine Learning : services data et modélisation (SageMaker Studio, Glue, EMR)

Découvrez les bases du Machine Learning sur AWS à travers une immersion dans les services phares comme SageMaker pour la modélisation, Glue pour l'ETL et EMR pour le big data. Réalisez des labs pratiques sur la console AWS pour préparer des datasets réels, configurer des notebooks interactifs et explorer des algorithmes supervisés/non supervisés. Cette journée pose les fondations solides pour des compétences professionnelles immédiates en ingénierie ML.

Module 2Déploiement et optimisation AWS ML : pipelines et monitoring (SageMaker Pipelines, Model Monitor)

Plongez dans l'implémentation avancée avec SageMaker Pipelines pour automatiser les workflows ML, endpoints pour le déploiement en temps réel et Model Monitor pour la détection de dérives. Via des exercices hands-on sur console AWS et cas d'usage réels comme la prédiction de churn ou la reconnaissance d'images, optimisez la performance de vos modèles. Gagnez en expertise pour des déploiements scalables et sécurisés en production.

Module 3Préparation intensive examen MLA-C01 : QCM blancs, révision et stratégies (tout services AWS ML)

Jour dédié à la certification avec une préparation intensive : résolution de QCM blancs simulant l'examen MLA-C01, révision ciblée des 65 questions sur data engineering, modélisation et déploiement. Analysez vos erreurs, maîtrisez les stratégies d'examen (gestion du temps, pièges courants) et révisez les labs clés. Nos experts partagent des astuces pour réussir du premier coup et valider vos compétences AWS Machine Learning Engineer Associate.

Méthode d'évaluation

  • Évaluation continue via labs pratiques et exercices sur console AWS chaque jour.
  • QCM blancs et simulations d'examen le jour 3 pour mesurer la readiness à l'MLA-C01.
  • Quiz interactifs et feedback personnalisé pour valider l'acquisition des compétences.

Méthode d'apprentissage

  • Méthodes pédagogiques 70% pratique : labs réels sur AWS, études de cas d'entreprises.
  • Support en petits groupes (max 10 participants) pour un apprentissage interactif.
  • Ressources post-formation : replay vidéos, comptes AWS sandbox et kit certification.

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
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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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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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