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Data Science appliquée avec Amazon SageMaker (PDSASM)
Apprenez à concevoir, entraîner et déployer des modèles de Machine Learning avec Amazon SageMaker !
Vue d'ensemble
Connaissance de base du langage Python.
Compréhension générale des concepts de Machine Learning.
Lecture de l’anglais technique recommandée pour exploiter les supports officiels fournis.
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Présentation et objectifs
Accueil des participants, présentation du programme et des objectifs pédagogiques. État des lieux des connaissances et attentes individuelles.
Calcul et conteneurs
Amazon EC2, Auto Scaling Groups, Elastic Load Balancing. Introduction à ECS, EKS et AWS Lambda pour le serverless.
Déploiement d’une application web sur EC2 avec un ALB
Réseau et sécurité
Amazon VPC, sous-réseaux publics/privés, Security Groups, NACLs. Route 53, CloudFront et AWS WAF.
Architecture VPC complète avec NAT Gateway et bastion host
Préparation à la certification
Révision des points clés du programme. Méthodologie de l’examen, types de questions et gestion du temps. Conseils pour maximiser ses chances de réussite.
Examen blanc dans les conditions réelles et correction détaillée
Prochaines sessions
Avis des participants
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
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