Formation Amazon Web Services (AWS) SageMaker
Amazon Web Services (AWS) SageMaker est un service de machine learning dans le cloud qui permet aux développeurs de créer, d'entraîner et de déployer rapidement des modèles de machine learning à n'importe quelle échelle.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux data scientists et aux développeurs souhaitant créer et entraîner des modèles de machine learning destinés à être déployés dans des environnements d'hébergement prêts pour la production.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Utiliser des instances de notebook pour préparer et télécharger des données d'entraînement.
- Entraîner des modèles de machine learning à partir de jeux de données d'entraînement.
- Déployer les modèles entraînés vers un endpoint afin de générer des prédictions.
Format de la formation
- Cours interactif et discussions.
- De nombreux exercices et mises en pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation sur mesure pour ce cours, veuillez nous contacter afin de convenir des détails.
Plan du cours
Introduction
- Compréhension du machine learning avec SageMaker
- Algorithmes de machine learning
Aperçu des fonctionnalités AWS SageMaker
- AWS et informatique en nuage
- Développement de modèles
Configuration d'AWS SageMaker
- Création d'un compte AWS
- Utilisateur administrateur IAM et groupe
Prise en main de SageMaker Studio
- Aperçu de l'interface utilisateur
- Notebooks Studio
Préparation des données à l'aide de Jupyter Notebooks
- Notebooks et bibliothèques
- Création d'une instance de notebook
Entraînement d'un modèle avec SageMaker
- Tâches d'entraînement et algorithmes
- Entraînements parallèles de données et de modèles
- Analyse du biais post-entraînement
Déploiement d'un modèle dans SageMaker
- Registre de modèles et moniteur de modèles
- Compilation et déploiement de modèles avec Neo
- Évaluation des performances du modèle
Nettoyage des ressources
- Suppression des endpoints
- Suppression des instances de notebook
Dépannage
Résumé et conclusion
Pré requis
- Expérience en développement d'applications
- Connaissance du console Amazon Web Services (AWS)
Audience cible
- Data scientists
- Développeurs
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation Amazon Web Services (AWS) SageMaker - Réservation
Formation Amazon Web Services (AWS) SageMaker - Demande de renseignements
Amazon Web Services (AWS) SageMaker - Demande d'informations consulting
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en œuvre des modèles CloudFormation pour automatiser la gestion de l'infrastructure.
- Intégrer des ressources AWS existantes dans CloudFormation.
- Utiliser StackSets pour gérer les piles sur plusieurs comptes et régions.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer Amazon Redshift
- Charger, configurer, déployer, interroger et visualiser des données avec Amazon Redshift
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- Développeurs
- Professionnels de l'informatique
Format de la formation
- Présentations, discussions, exercices et pratique intensive
Note
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de convenir des détails.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place et configurer les services et ressources AWS en toute sécurité.
- Gérer les identités des utilisateurs, les autorisations et l'accès aux ressources AWS.
- Concevoir et déployer des systèmes évolutifs, hautement disponibles et tolérants aux pannes sur AWS.
- Mettre en œuvre et gérer le flux de données vers et depuis AWS.
- Optimiser l'utilisation des services AWS pour assurer un fonctionnement efficace et une gestion des coûts.
Architecture AWS Avancée
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des solutions cloud complexes sur AWS.
- Déployer des applications logicielles sur AWS qui soient évolutives, hautement disponibles et tolérantes aux pannes.
- Intégrer les services AWS les plus appropriés à une application.
- Migrer une application logicielle complexe vers AWS.
- Appliquer les bonnes pratiques à la conception, à l'implémentation, à l'optimisation et au déploiement d'infrastructures et d'applications sur AWS.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les services d'IA/ML proposés par AWS.
- Mettre en place et gérer des environnements d'IA/ML sur AWS.
- Acquérir une expérience pratique en matière de construction, de formation et de déploiement de modèles d'IA à l'aide d'Amazon SageMaker.
- Apprendre à utiliser divers services d'IA d'AWS pour des cas d'utilisation spécifiques.
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Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux profils métiers et techniques de niveau débutant à intermédiaire, souhaitant comprendre les services clés d'AWS, les avantages du cloud, les modèles de coûts, les bases de la sécurité et la manière d'aligner les capacités d'AWS sur les objectifs de l'organisation.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Expliquer les services de base d'AWS et les architectures cloud courantes.
- Évaluer les avantages métier et les modèles de coûts liés au migration des charges de travail vers AWS.
- Identifier les services AWS appropriés pour résoudre des problèmes métier courants (calcul, stockage, bases de données, réseau, analyse).
- Reconnaître les enjeux fondamentaux liés à la sécurité, à la conformité et à la gouvernance dans le cloud AWS.
- Élaborer un plan de migration ou d'adoption du cloud simplifié, en tenant compte des aspects coûts et risques de haut niveau.
Format de la formation
- Cours interactifs et discussions.
- Démonstrations guidées par l'instructeur dans la console AWS.
- Exercices en groupe et ateliers basés sur des scénarios.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
Introduction à AWS Cloud9 pour les débutants
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'environnement AWS Cloud9 et ses composants.
- Configurer leur propre espace de travail de développement AWS Cloud9.
- Développer et exécuter des applications simples au sein d'AWS Cloud9.
- S'initier aux fonctionnalités de collaboration d'AWS Cloud9.
AWS IoT Core
14 HeuresCette formation en direct, animée par un instructeur in Belgique (sur site ou à distance), s'adresse aux ingénieurs souhaitant déployer et gérer des dispositifs IoT sur AWS.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de construire une plateforme IoT incluant le déploiement et la gestion d'un backend, d'une passerelle et de dispositifs sur AWS.
Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrass
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables d'utiliser AWS IoT Greengrass pour construire, déployer, gérer, sécuriser et surveiller des applications sur des équipements intelligents.
AWS Lambda pour les développeurs
14 HeuresCe stage dirigé par un formateur en direct à Belgique (sur site ou à distance) s'adresse aux développeurs souhaitant utiliser AWS Lambda pour créer et déployer des services et des applications dans le cloud, sans se soucier du provisionnement de l'environnement d'exécution (serveurs, machines virtuelles et conteneurs, disponibilité, évolutivité, stockage, etc.).
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer AWS Lambda pour exécuter une fonction.
- Comprendre le concept de FaaS (Fonction en tant que Service) et les avantages du développement sans serveur.
- Construire, télécharger et exécuter des fonctions AWS Lambda.
- Intégrer des fonctions Lambda avec différentes sources d'événements.
- Packager, déployer, surveiller et dépanner des applications basées sur Lambda.
Maîtriser le DevOps avec AWS Cloud9
21 HeuresCette formation en direct dirigée par un instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant approfondir leur compréhension des pratiques DevOps et rationaliser les processus de développement grâce à AWS Cloud9.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer et paramétrer AWS Cloud9 pour les workflows DevOps.
- Mettre en œuvre des pipelines d'intégration et de livraison continues (CI/CD).
- Automatiser les processus de test, de surveillance et de déploiement à l'aide d'AWS Cloud9.
- Intégrer des services AWS tels que Lambda, EC2 et S3 dans les workflows DevOps.
- Utiliser des systèmes de contrôle de source tels que GitHub ou GitLab au sein d'AWS Cloud9.
Développement d'applications serverless sur AWS Cloud9
14 HeuresCette formation en direct animée par un formateur à Belgique (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant apprendre à construire, déployer et maintenir efficacement des applications serverless sur AWS Cloud9 et AWS Lambda.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'architecture serverless.
- Configurer AWS Cloud9 pour le développement d'applications serverless.
- Développer, tester et déployer des applications serverless à l'aide d'AWS Lambda.
- Intégrer AWS Lambda à d'autres services AWS tels qu'API Gateway et S3.
- Optimiser les applications serverless pour des performances et une efficacité économique optimales.
Formation Industrielle IoT (Internet des Objets) avec Raspberry PI et AWS IoT Core
8 HeuresRésumé :
- Comprendre l'architecture IoT et ses fonctions de base.
- Explorer le concept des « Choses » et des « Capteurs », l'Internet des Objets, et l'association des fonctions métier aux solutions IoT.
- Vue d'ensemble complète des composants logiciels IoT : matériel, micrologiciel (firmware), middleware, infrastructure cloud et applications mobiles.
- Fonctions clés de l'IoT : gestion de flotte, visualisation de données, FM et DV basés sur le SaaS, systèmes d'alerte et d'alarme, enregistrement des capteurs et des « choses », et géorepérage.
- Fondamentaux de la communication dispositif-cloud IoT utilisant MQTT.
- Connexion des dispositifs IoT à AWS via MQTT en utilisant AWS IoT Core.
- Intégration d'AWS IoT Core avec AWS Lambda pour le calcul et Amazon DynamoDB pour le stockage de données.
- Connexion d'un Raspberry Pi à AWS IoT Core pour une communication de données fluide.
- Atelier pratique : Construction d'un dispositif intelligent à l'aide d'un Raspberry Pi et d'AWS IoT Core.
- Visualisation des données des capteurs et communication avec l'interface web.