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Formation : Amazon Web Services (AWS) - Practical Data Science with Amazon SageMaker

Cours officiel AWS

Amazon Web Services (AWS) - Practical Data Science with Amazon SageMaker

Cours officiel AWS
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Avec cette formation, vous apprendrez à résoudre un cas d'utilisation réel grâce au machine learning (ML) et à produire des résultats exploitables via Amazon SageMaker. Vous aborderez les étapes de la data science et du ML, de l'analyse et de la visualisation d'un ensemble de données à la préparation des données et à l'ingénierie des fonctionnalités. Vous apprendrez également les aspects pratiques de la création, de la formation, de l’ajustement et du déploiement de modèles via Amazon SageMaker.


Inter
Intra
Sur mesure

Cours pratique en présentiel ou en classe à distance

Réf. PDW
Prix : 780 € H.T.
  1j - 7h00
Pauses-café et
déjeuners offerts




Avec cette formation, vous apprendrez à résoudre un cas d'utilisation réel grâce au machine learning (ML) et à produire des résultats exploitables via Amazon SageMaker. Vous aborderez les étapes de la data science et du ML, de l'analyse et de la visualisation d'un ensemble de données à la préparation des données et à l'ingénierie des fonctionnalités. Vous apprendrez également les aspects pratiques de la création, de la formation, de l’ajustement et du déploiement de modèles via Amazon SageMaker.

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Préparer un ensemble de données à des fins de formation
  • Entraîner et évaluer un modèle de machine learning
  • Ajuster automatiquement un modèle de machine learning
  • Préparer un modèle de machine learning pour la production

Public concerné
Développeurs, data scientists.

Prérequis
Connaissance du langage de programmation Python. Compréhension de base du machine learning.
Vous recevrez par mail des informations permettant de valider vos prérequis avant la formation.

Programme de la formation

Introduction au machine learning

  • Les types de ML.
  • Les rôles professionnels dans le ML.
  • Les étapes du pipeline dans le ML.

Introduction à la préparation des données et à SageMaker

  • Ensemble de données de formation et de test défini.
  • Introduction à SageMaker.
  • SageMaker console.
  • Lancement d'un notebook Jupyter.

Formulation du problème et préparation des jeux de données (datasets)

  • Désabonnement des clients.
  • Examiner l'ensemble de données sur le taux de désabonnement des clients.

Analyse et visualisation des données

  • Chargement et visualisation d'un ensemble de données.
  • Nettoyer les données.

Entraîner et évaluer un modèle

  • Les types d'algorithmes.
  • XGBoost et SageMaker.
  • Entrainer les données.
  • Régler des hyperparamètres avec SageMaker.
  • Evaluer un modèle de performance.

Régler automatiquement un modèle

  • Réglage automatique des hyperparamètres avec SageMaker.

Préparation au déploiement / production

  • Déployer un modèle sur un point de terminaison.
  • Déploiement A/B pour les tests.
  • Mise à l'échelle automatique.
  • Auto Scaling.
  • Configurer AWS Auto Scaling.
  • Vérifier le travail de réglage des hyperparamètres.

Coût des erreurs relatifs

  • Coût de divers types d'erreurs.
  • Seuil de classification binaire.

Architecture et fonctionnalités d'Amazon SageMaker

  • Accès aux blocs-notes Amazon SageMaker dans un VPC.
  • Transformations par lots Amazon SageMaker.
  • Amazon SageMaker Ground Truth.
  • Amazon SageMaker Neo.


Certification
Cours officiel sans certification.
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Modalités pratiques
Méthodes pédagogiques;
Animation de la formation en français. Support de cours officiel en anglais et au format numérique. Bonne compréhension de l’anglais à l’écrit.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Solutions de financement
Pour trouver la meilleure solution de financement adaptée à votre situation : contactez votre conseiller formation.
Il vous aidera à choisir parmi les solutions suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.

Horaires
En présentiel, les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.

Dates et lieux
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Classe à distance