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

Réf. : HQV360
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, S3 et Glue.
  • Préparer efficacement l'examen de certification MLA-C01 avec des stratégies éprouvées.
  • Configurer et déployer des pipelines ML end-to-end sur la plateforme AWS.
  • Implémenter des modèles ML scalables en utilisant SageMaker Studio et ses outils avancés.
  • Optimiser les performances et monitorer les applications ML avec CloudWatch et X-Ray.
  • Valider vos compétences professionnelles via la certification AWS Machine Learning Engineer Associate.
  • Déployer des solutions ML en production adaptées aux cas réels d'entreprise.

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, votre carrière risque la stagnation dans un marché cloud en explosion où 65% des offres d'emploi ML engineering l'exigent explicitement (source : LinkedIn 2025).

  • Les professionnels certifiés gagnent en moyenne 28% de salaire supplémentaire (étude Global Knowledge), passant de 55k€ à 70k€+ annuels.

  • Perdez-vous des promotions face à des concurrents certifiés ?

  • Restez en retrait sur des projets stratégiques SageMaker chez les grands comptes (SNCF, BNP, etc.).

  • L'absence de certif freine la mobilité : 40% des recruteurs AWS filtrent sans.

  • Investissez maintenant ou regardez vos pairs scaler leurs compétences et salaires pendant que vous luttez pour la visibilité.

  • Ne ratez pas l'opportunité mai 2026 : certifiez-vous en 3 jours et rejoignez les 80% de certifiés promus en 12 mois.

Fouzi Benzidane
Fouzi Benzidane

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux du Machine Learning sur AWS : services data et ML (S3, SageMaker, Glue, EMR) avec labs pratiques

Découvrez les piliers du Machine Learning sur AWS à travers une immersion dans les services data phares. Apprenez à stocker et traiter des datasets massifs avec S3 et Glue, puis initiez des notebooks SageMaker pour explorer des algorithmes ML. Labs hands-on sur console AWS réelle : ingestion de données, feature engineering et premiers modèles supervisés/non supervisés, appliqués à des cas business concrets pour ancrer vos compétences dès le premier jour.

Module 2Développement et déploiement de modèles ML : SageMaker Studio, pipelines, endpoints et monitoring (CloudWatch)

Plongez dans le cycle de vie complet des modèles ML avec SageMaker Studio. Configurez des pipelines automatisés pour l'entraînement, l'hyperparamétrage et le tuning. Déployez des endpoints prédictifs scalables et intégrez du monitoring avancé via CloudWatch et Model Monitor. Exercices pratiques sur des scénarios réels : déploiement d'un modèle de classification image, optimisation de coûts et gestion d'erreurs en production, pour acquérir une expertise opérationnelle immédiate.

Module 3Préparation intensive à l'examen MLA-C01 : QCM blancs, révision ciblée et stratégies d'examen

Jour décisif dédié à la réussite de l'examen AWS Machine Learning Engineer Associate MLA-C01. Révision exhaustive des domaines clés : data engineering, modeling, deployment et troubleshooting. Simulations intensives de QCM blancs (200+ questions), analyse des erreurs courantes et mastery des pièges. Stratégies d'examen : time management, scoring optimal et astuces AWS. Clôture par un lab final intégrant tous les services, avec feedback personnalisé pour passer votre certification en toute confiance.

Méthode d'évaluation

  • Évaluations continues via labs pratiques et exercices sur console AWS (notés en temps réel).
  • Simulations d'examen MLA-C01 avec QCM blancs chronométrés et corrigés.
  • Quiz interactifs quotidiens et étude de cas réels pour valider la maîtrise des compétences.
  • Attestation de formation Qualiopi et suivi post-formation pour l'examen officiel.

Méthode d'apprentissage

  • 70% pratique : labs hands-on sur compte AWS dédié, sans limite de ressources.
  • Approche pédagogique immersive avec formateurs certifiés AWS (niveau Architecte).
  • Cas d'études réels d'entreprises Fortune 500 utilisant SageMaker en production.
  • Méthodologie active : challenges collaboratifs en petits groupes (max 10 participants).

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 »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
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NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
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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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