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Plan de cours
Accueil > Formations > Data Science – Deep learning > AMAZON WEB SERVICES Développer des modèles prédictifs avec SageMaker et Forecast

Formation AMAZON WEB SERVICES Développer des modèles prédictifs avec SageMaker et Forecast

Domaine : Data Science – Deep learning

DURÉE
1 jour(s)

 
OBJECTIFS
Découvrir les outils dédiés au déploiement de modèles prédictifs d'AWS (Amazon Web Services), à savoir SageMaker et Forecast. Etre capable de lancer des premiers moteurs prédictifs sur ces outils, comprendre et savoir utiliser les APIs associées. Etre au fait de la tarification et du support liés à l'utilisation de ces modèles sur AWS.
 
Pré-requis
Bases de la Data Science et connaissances générales sur l'utilisation d'AWS. Fortement souhaité de disposer d'un compte AWS (cela permet de capitaliser sur la formation, notamment en réalisant les Travaux Pratiques sur son propre compte).

Participants

Développeurs, data scientists…

coût

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LIEUx de formation
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PROGRAMME DE FORMATION
AMAZON WEB SERVICES Développer des modèles prédictifs avec SageMaker et Forecast

Introduction aux outils SageMaker et Forecast
Se connecter à une source de données (Création d'un data set)
Prise en main et développement d'un premier moteur prédictif avec SageMaker et Forecast
Paramétrer et configurer un algorithme (Choisir les variables de l'algorithme (features sélection), Nettoyer des données)
Utiliser l'arbre de choix des algorithmes
Utilisation du modèle : les grandes étapes (Initialisation, Entraînement, Evaluation)
Génération des prédictions en production et APIs associées
Génération des prédictions suite à l'entraînement du modèle grâce aux APIs
Réentraîntements réguliers des modèles et maintien en condition opérationnelle (Dérive du modèle : quand le réentraîner?)
Coûts associés et solutions alternatives sur le marché
Facturation à l'usage et structuration des coûts (Coûts de stockage, Coûts d'entraînement, Coûts des prédictions)
Présentation de solutions alternatives du marché (Plateformes concurrentes : Azure, GCP…, Solutions open source)
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