Objectifs pédagogiques

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Maîtriser les services AWS dédiés au machine learning, dont Amazon SageMaker, AWS Lambda, Amazon Rekognition, Amazon Polly et les AMI Deep Learning.
• Préparer et transformer les jeux de données pour les workflows ML avec AWS Glue, Amazon Athena et Amazon S3.
• Entraîner, évaluer et ajuster les modèles ML dans SageMaker en choisissant les bons algorithmes et indicateurs.
• Optimiser la précision via le tuning d’hyperparamètres, le suivi d’expérimentations et l’automatisation.
• Déployer les modèles ML sur des endpoints temps réel ou des pipelines batch dans SageMaker.
• Superviser et diagnostiquer les modèles en production avec SageMaker Model Monitor et les outils d’observabilité.
• Appliquer les pratiques de sécurité, de gouvernance et de conformité AWS avec IAM, KMS et les politiques de chiffrement.
• Préparer efficacement l’examen AWS Certified Machine Learning grâce à des révisions ciblées et des simulations.

Public visé

La formation s’adresse à un large public, notamment :

• Les Data Scientists qui souhaitent industrialiser leurs workflows sur AWS.
• Les Machine Learning Engineers responsables de l’optimisation, du déploiement et du suivi des systèmes ML.
• Les architectes cloud qui conçoivent des architectures AWS intégrant des services intelligents.
• Les développeurs logiciel qui intègrent des capacités ML dans leurs applications via des endpoints SageMaker.
• Les data analysts confirmés qui veulent approfondir leur expertise ML tout en passant à l’échelle dans le cloud.
• Les consultants IA/ML qui accompagnent les entreprises dans la conception et le déploiement de solutions ML sur AWS.

Prérequis

Aucun prérequis spécifique n’est exigé. La formation est ouverte à toute personne souhaitant explorer AWS. Une compréhension de base en informatique ou SI est un plus.

Contenu de la formation

Introduction au machine learning sur AWS & préparation des données

• Panorama des services AWS ML : Amazon SageMaker, AWS Lambda, Amazon Rekognition, Amazon Polly et AMI Deep Learning.
• Workflows de préparation des données avec AWS Glue, Amazon Athena et Amazon S3, accompagnés d’un atelier pipeline.

Entraînement, évaluation et optimisation des modèles ML

• Entraînement dans SageMaker via algorithmes natifs ou conteneurs custom, suivi d’un lab classification guidé.
• Évaluation & certification, optimisation et tuning d’hyperparamètres avec les bons indicateurs et l’automatisation, puis exercice pratique d’optimisation.

Déploiement et monitoring de performance

• Patrons de déploiement temps réel et batch via SageMaker Endpoints et Batch Transform, plus atelier déploiement bout en bout.
• Monitoring de production avec SageMaker Model Monitor, alerting, détection de dérive et revue d’examen qui consolide chaque concept.

Points clés & livrables

• Pédagogie équilibrée alternant théorie, labs et débriefs pour une assimilation rapide.
• Formateurs experts qui déploient des workloads ML AWS au quotidien.
• Outils premium : démos live, labs console AWS et études de cas réelles.
• Format accessible avec accompagnement des apprenants individuels et des groupes en entreprise.

Approche pédagogique

• Démonstrations live dans l’environnement cloud AWS.
• Ateliers pratiques et études de cas sectorielles.
• Sessions de feedback mettant en lumière les bonnes pratiques et pièges observés sur le terrain.
• Simulations et outils AWS pour répéter les scénarios d’examen et les contraintes de production.

Évaluation & certification

• QCM en fin de formation.
• Études de cas pratiques.
• Évaluation continue avec feedback personnalisé.

Normes & référentiels

• AWS Well-Architected Framework.
• RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).
• CCPA (California Consumer Privacy Act).
• HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act).
• ISO 27001 & SOC 2.
• PCI-DSS (Payment Card Industry Data Security Standard).
• NIST Cybersecurity Framework.