Practical Data Science with Amazon SageMaker (PDSASM)

 
Moyens Pédagogiques :
  • Quiz pré-formation de vérification des connaissances (si applicable)
  • Réalisation de la formation par un formateur agréé par l’éditeur
  • Formation réalisable en présentiel ou en distanciel
  • Mise à disposition de labs distants/plateforme de lab pour chacun des participants (si applicable à la formation)
  • Distribution de supports de cours officiels en langue anglaise pour chacun des participants
    • Il est nécessaire d'avoir une connaissance de l'anglais technique écrit pour la compréhension des supports de cours
Moyens d'évaluation :
  • Quiz pré-formation de vérification des connaissances (si applicable)
  • Évaluations formatives pendant la formation, à travers les travaux pratiques réalisés sur les labs à l’issue de chaque module, QCM, mises en situation…
  • Complétion par chaque participant d’un questionnaire et/ou questionnaire de positionnement en amont et à l’issue de la formation pour validation de l’acquisition des compétences

A qui s'adresse cette formation

  • Developers
  • Data Scientists

Certifications

Cette formation prépare à la/aux certifications:

Pré-requis

  • Familiarity with Python programming language
  • Basic understanding of Machine Learning

Objectifs

  • Prepare a dataset for training
  • Train and evaluate a Machine Learning model
  • Automatically tune a Machine Learning model
  • Prepare a Machine Learning model for production
  • Think critically about Machine Learning model results

Suite de parcours

Contenu

In this intermediate-level course, individuals learn how to solve a real-world use case with Machine Learning (ML) and produce actionable results using Amazon SageMaker. This course walks through the stages of a typical data science process for Machine Learning from analyzing and visualizing a dataset to preparing the data, and feature engineering. Individuals will also learn practical aspects of model building, training, tuning, and deployment with Amazon SageMaker. Real life use cases include customer retention analysis to inform customer loyalty programs.

Prix & Delivery methods

Formation en ligne

Durée
1 jour

Prix
  • 750,– €
Dates et Inscription
Demande de date
Formation en salle équipée

Durée
1 jour

Prix
  • France : 750,– €
Dates et Inscription
Demande de date

Agenda

Délai d’accès – inscription possible jusqu’à la date de formation
Date garantie :   Fast Lane s’engage à mettre en œuvre les formations garanties quelque soit le nombre de participants, en dehors des cas de force majeurs ou d’événements exceptionnels, comme un accident ou un maladie de l’instructeur.
Instructor-led Online Training :   Cours en ligne avec instructeur
Formation en mode FLEX, à la fois à distance et en présentiel. Tous nos cours FLEX sont aussi des ILO (Instructor-Led Online).

Anglais

Fuseau horaire : Heure normale d'Europe centrale (HNEC)   ±1 heure

Formation en ligne Fuseau horaire : Greenwich Mean Time (GMT) garanti !
Formation en ligne Fuseau horaire : Greenwich Mean Time (GMT)
Formation en ligne Fuseau horaire : British Summer Time (BST)
Délai d’accès – inscription possible jusqu’à la date de formation
Formation en mode FLEX, à la fois à distance et en présentiel. Tous nos cours FLEX sont aussi des ILO (Instructor-Led Online).

Europe

Allemagne

Berlin
Francfort

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