AWS SageMaker Machine Learning Engineering pour débutants — PickAClass
4.0 (6) ⏱ 2 h 42 min 📚 27 leçons 🎧 Version audio

AWS SageMaker Machine Learning Engineering pour débutants

Créez, entraînez et déployez des modèles de machine learning prêts pour la production sur AWS en utilisant SageMaker, AutoPilot et Canvas sans aucune expérience préalable du cloud.

  • 💬 Instructeur IA
    Posez une question sur n'importe quelle leçon et obtenez une réponse claire à tout moment.
  • 🕐 Commencez quand vous voulez
    Sans horaires ni délais : apprenez à votre rythme, quand vous voulez.
  • 🌐 En français
    Leçons, exercices et certificat : tout entièrement dans votre langue.

À propos de ce cours

Le machine learning transforme les industries, mais le passage des modèles d'un notebook local à un environnement cloud fiable peut sembler décourageant. Ce cours offre un cheminement clair, étape par étape, pour maîtriser l'ingénierie du machine learning sur AWS en utilisant SageMaker. Vous passerez de la compréhension des concepts de données de base au déploiement de pipelines de machine learning entièrement gérés et de qualité professionnelle. Grâce à des explications écrites claires, des analyses de code structurées et des exercices pratiques, vous acquerrez les compétences nécessaires pour concevoir, entraîner et surveiller des applications intelligentes dans le cloud. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'infrastructure cloud de base et les essentiels du machine learning, y compris S3, IAM et les services AWS fondamentaux. - Préparer et nettoyer efficacement les données tabulaires et non structurées en utilisant SageMaker DataWrangler. - Créer et entraîner automatiquement des modèles prédictifs avec SageMaker AutoPilot et des outils low-code comme SageMaker Canvas. - Déployer des points d'accès de machine learning évolutifs et les intégrer avec AWS Lambda pour l'inférence en temps réel. - Utiliser SageMaker JumpStart pour accéder, personnaliser et déployer des modèles de fondation de pointe pour les tâches d'IA générative. - Implémenter des pratiques MLOps de base, en suivant les performances des modèles et en automatisant les flux de travail pour une amélioration continue. Le cours commence par les concepts cloud fondamentaux et la terminologie de base du machine learning avant de passer à la préparation des données et à la création automatisée de modèles. Vous progresserez ensuite vers des stratégies de déploiement avancées, l'intégration de technologies serverless et le travail avec des modèles de fondation modernes. Ce cours est conçu pour les débutants absolus, les data scientists aspirants et les développeurs cherchant à se reconvertir dans le machine learning basé sur le cloud. Aucune expérience préalable d'AWS ou de machine learning n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire votre premier pipeline de machine learning basé sur le cloud.

Ce que vous recevez

  • 📜 Certificat de fin
    Ajoutez-le à votre profil LinkedIn
  • 💬 Tuteur AI personnel
    Bloqué sur une leçon ? Pose n'importe quelle question à ton tuteur intégré, à tout moment.
  • 🎧 Version audio incluse
    Apprenez en déplacement, sans écran
  • ♾️ Accès à vie
    Revenez quand vous voulez, sans expiration
  • 📱 Téléphone ou ordinateur
    Fonctionne partout, sur tout appareil
  • 💸 Remboursement 14 jours
    Sans poser de questions
  • Court et ciblé
    2 h 42 min de contenu pratique

Certificat de fin

Chaque cours terminé sur PickAClass délivre un diplôme comme celui-ci — original, avec son propre code, vérifiable par URL et détaillé sur ce qui a été réellement démontré.

P
PickAClass
Profil de compétences · vérifiable
Document
Certificat de Maîtrise
Ceci certifie que
Prénom Nom
a démontré avec succès la maîtrise de
AWS SageMaker Machine Learning Engineering pour débutants
Compétences démontrées
Analyse des modèles comportementaux
Fondamental
1.2 h
Cadres d'architecture décisionnelle
Compétent
1.4 h
Conception de tests A/B
Compétent
1.7 h
Rédaction comportementale
Avancé
1.9 h
P
PickAClass — Prénom Nom
AWS SageMaker Machine Learning Engineering pour débutants
Page 2 sur 2
Détail de performance
Résumé du parcours
Leçons terminées 14 / 14
Questions d'entraînement 26 / 28
Devoirs rendus 4 (moy. 4,5 / 5)
Projet de fin Évalué — 4,6 / 5
Pratique totale 6.2 h
Référence de performance
Rang de cohorte Top 12% sur 1,625
Temps jusqu'à l'achèvement 11 jours (médiane : 22)
Score de maîtrise 91 / 100
Score aux questions d'entraînement 94%
Vérification de compétence Parcours de compétence vérifié
Vérifier ce diplôme
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Émis selon les normes académiques de PickAClass. Les niveaux de compétence reflètent la performance évaluée selon la grille de compétences du cours. C'est une certification originale de cette plateforme.

Avis (6)

Viltė Jakimavičiūtė LT
★ 4 · 27 juillet 2026

J'ai apprécié les étapes claires, bien que certains des derniers modules auraient pu utiliser plus d'exemples.

Sophia Jackson AU Apprenant vérifié
★ 5 · 26 juillet 2026

Excellent cours. Le rythme était parfait, et les exemples ont vraiment solidifié les concepts.

윤아린 KR Apprenant vérifié
★ 4 · 24 juillet 2026

Les applications pratiques montrées étaient super utiles, et la structure globale était de premier ordre.

محمد بن عبدالله الهاشمي OM Apprenant vérifié
★ 3 · 20 juillet 2026

J'ai aimé les exemples d'application pratique, bien que la configuration initiale ait pris plus de temps que prévu.

Daan Bakker NL
★ 4 · 8 juillet 2026

C'était génial. Les exemples étaient super utiles et ont vraiment solidifié les concepts.Je me suis senti inspiré et prêt à appliquer ce que j'ai appris.

Elizabeth Walker US
★ 4 · 25 mai 2026

J'ai beaucoup apprécié ce cours. La façon dont les informations ont été présentées était excellente et les applications pratiques ont été mises en évidence de manière efficace.

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Questions fréquentes

De quoi ai-je besoin pour suivre ce cours ? +

Un téléphone ou un ordinateur avec internet, c'est tout. Aucune installation, aucun matériel spécial.

Comment payer ? +

Par carte via Stripe. Nous ne stockons pas les données de carte — Stripe les gère de manière sécurisée.

Puis-je obtenir un remboursement ? +

Oui — remboursement complet sous 14 jours, sans question.

Combien de temps aurai-je accès ? +

À vie. Une fois acheté, le cours est à vous, vous pouvez y revenir quand vous voulez.

Vais-je obtenir un certificat ? +

Oui. À la fin, vous recevez un certificat à ajouter à votre profil LinkedIn.

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