AWS SageMaker et machine learning sur le cloud

L'apprenant sera capable de concevoir, entraîner et déployer des modèles de machine learning en production sur AWS SageMaker de manière autonome. Il maîtrisera les workflows complets incluant la préparation des données, l'optimisation des hyperparamètres et le monitoring des modèles en environnement cloud. Il pourra résoudre des cas d'usage réels en classification, régression et clustering en exploitant les services AWS natifs.

Développeurs, data scientists et ingénieurs de données ayant déjà des bases en ML et souhaitant maîtriser les outils cloud AWS pour industrialiser leurs modèles. Professionnels en transition digitale cherchant à acquérir une expertise en MLOps et déploiement de solutions IA en production.

Connaissances fondamentales en Python, compréhension des concepts de base du machine learning (train/test, overfitting, métriques), expérience avec un environnement cloud (AWS, Azure ou GCP) ou une plateforme de développement moderne.

Maîtriser l'architecture complète d'AWS SageMaker pour concevoir, déployer et optimiser des pipelines ML en production à grande échelle. Implémenter des stratégies avancées de feature engineering, tuning d'hyperparamètres et gestion du cycle de vie des modèles. Diriger des projets d'IA complexes en optimisant les coûts, la performance et la gouvernance des données sur le cloud AWS.

Data scientists et ML engineers expérimentés, architectes cloud spécialisés en IA, responsables techniques de projets d'intelligence artificielle, leaders techniques cherchant à optimiser leurs pipelines ML et à piloter la transformation digitale par l'IA en contexte africain.

Expérience confirmée en machine learning (2+ ans), maîtrise de Python et SQL, connaissance des services AWS (EC2, S3, IAM), compréhension des algorithmes ML avancés, expérience en déploiement de modèles en production