AWS Training Partner
Accreditamento che colloca la formazione AWS ufficiale erogata da Vega Training nell’ecosistema AWS Training Partner.
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Corso Amazon SageMaker Studio for Data Scientists
AWS Classroom Training · livello Advanced · 3 giorni
Usa Amazon SageMaker Studio per accelerare l'intero ciclo ML: data processing, feature engineering, sviluppo e tuning dei modelli, deployment, inference, monitoring, gestione delle risorse e Capstone finale.
Formula intensiva3 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
EsameMLA-C02
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
AWS raccomanda esperienza con framework ML, programmazione Python, almeno un anno come data scientist su training, tuning e deployment, oltre ad AWS Technical Essentials.
CorsoAmazon SageMaker Studio for Data Scientists
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Supporta la preparazione a AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate
Il corso sviluppa una parte delle competenze utili per AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate · MLA-C02, senza essere presentato come preparazione completa all’esame.
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Concordiamo insieme la prossima data
Il corso può essere attivato per privati, professionisti, aziende ed enti, senza attendere la pubblicazione di una data a calendario.
Corso attivabile su richiesta
Segnalaci il tuo interesse: verifichiamo disponibilità del docente, formula e prima soluzione utile, senza alcun impegno.
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Certificazione internazionale
Il corso copre parzialmente i contenuti dell’esame MLA-C02 per la certificazione Machine Learning Engineer - Associate
Certificazione Associate per l implementazione e l operativizzazione di soluzioni e pipeline di machine learning su AWS, dalla preparazione dei dati allo sviluppo, deployment, monitoraggio, manutenzione e sicurezza.
MLA-C02Esame ufficiale Machine Learning Engineer - Associate
Stato esameCURRENT / TRANSITION · MLA-C01 e ancora corrente. La registrazione beta di MLA-C02 apre il 1 settembre 2026; per la versione inglese l ultimo giorno di MLA-C01 e il 28 settembre 2026.
Livello certificazioneAssociate
Il superamento dell’esame consente di ottenere la certificazione Machine Learning Engineer - Associate, nel rispetto dei requisiti previsti dal vendor.
Certificazione ed esame di riferimento associati secondo il manifest AWS fornito per il catalogo Vega Training.
Risultati di apprendimento
Competenze operative sviluppate durante il corso
Ogni macroarea viene tradotta in competenze concrete, con l’obiettivo di costruire un metodo applicabile in contesti reali.
Accelerare preparazione, sviluppo, training, deployment e monitoring di soluzioni ML con SageMaker Studio.
Elaborare dati con Data Wrangler, Amazon EMR, AWS Glue e SageMaker Processing.
Gestire feature engineering, training jobs, Experiments, Debugger, automatic model tuning, Autopilot e Clarify.
Usare Model Registry e SageMaker Pipelines per deployment, inference e automazione del ciclo ML.
Monitorare modelli con SageMaker Model Monitor e valutare performance, costi e aggiornamenti.
Applicare le competenze in un Capstone che attraversa dati, feature, training, bias, prediction e pipeline.
È il corso giusto per te se
Vuoi lavorare in SageMaker Studio lungo tutto il ciclo ML
- sei un data scientist con esperienza pratica su ML e deep learning;
- vuoi preparare dati con Data Wrangler, EMR, Glue e SageMaker Processing;
- devi gestire training, tuning, bias, explainability e sperimentazione;
- vuoi automatizzare deployment e inference con Model Registry e Pipelines;
- devi monitorare modelli e consolidare le competenze in un Capstone end-to-end.
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
È un percorso Advanced per data scientist esperti
AWS raccomanda esperienza con framework ML, programmazione Python, almeno un anno di lavoro su training, tuning e deployment dei modelli e AWS Technical Essentials.
Si consiglia la frequenza del seguente corso come prerequisito:
Formazione realmente live
Un percorso guidato, interattivo e in diretta
Le lezioni avvengono in diretta con un docente, una classe e un calendario. I servizi AWS vengono discussi, configurati e messi in relazione mentre il corso procede, con spazio per domande, confronto e correzione.
Il valore del percorso è nella frequenza live. I materiali didattici supportano il lavoro in aula ma non sostituiscono la relazione con il docente.
Spiegazione, dimostrazione, domande e correzione degli esercizi in tempo reale.
Calendario, ritmo comune e confronto con partecipanti che affrontano gli stessi problemi architetturali.
Servizi e pattern vengono collegati a requisiti di sicurezza, resilienza, prestazioni e costo.
Le scelte vengono motivate rispetto ad alternative, trade-off e vincoli reali.
Una delle attività pratiche del percorso Amazon SageMaker Studio for Data Scientists.
Il ciclo ML viene attraversato end-to-end
Hands-on lab e Capstone SageMaker Studio
Il corso include numerosi lab ufficiali e un Capstone finale su preparazione dati, feature engineering, training, tuning, bias, inference e automazione con SageMaker Pipelines.
Data e featureData Wrangler, EMR, SageMaker Processing e Feature Store in attività pratiche dedicate.
Model developmentExperiments, Debugger, tuning automatico e Clarify per bias ed explainability.
CapstoneSfida end-to-end con dataset, feature groups, training, tuning, bias, prediction e pipeline.
Il Capstone finale integra le principali capacità di SageMaker Studio affrontate nelle tre giornate.
Formula intensiva
Un percorso concentrato e intensivo
Contenuti, attività laboratoriali e qualità didattica restano centrali. Cambiano soltanto distribuzione delle ore e ritmo di consolidamento.
La durata ufficiale AWS Classroom Training è di tre giorni con presentazioni, hands-on lab, dimostrazioni, discussioni e Capstone finale.
- 3 giornate live
- livello Advanced
- ciclo ML end-to-end
- lab e Capstone
Cosa include il percorso
Tutto ciò che serve per frequentare con sicurezza
Non soltanto lezioni: il percorso integra didattica live, pratica guidata e assistenza continua. Qui trovi ciò che Vega Training mette concretamente a disposizione per accompagnarti durante la formazione.
Docente e partecipanti collegati in tempo reale, con la possibilità di intervenire e chiedere chiarimenti.
Professionisti selezionati per competenza tecnica e capacità didattica, con le abilitazioni richieste dai vendor.
Ambienti didattici sicuri e collaudati per applicare concretamente quanto affrontato durante le lezioni.
Assistenza sulla piattaforma e sugli ambienti pratici, per lasciare il docente concentrato sulla formazione.
Documentazione, esercitazioni e risorse previste dallo specifico percorso.
Le eventuali lezioni annullate da Vega Training vengono recuperate senza ridurre il monte ore del corso.
Quando prevista, la formazione comprende indicazioni sul relativo esame e sulla preparazione necessaria.
Al termine del percorso viene rilasciato l’attestato di partecipazione Vega Training.
Formazione IT dal 2002 Formazione live online dal 2008 Sistema qualità certificato ISO 9001 EA37
FacultyAWSVega Training
Competenza tecnica e capacità didattica
I docenti Vega Training uniscono esperienza tecnica e capacità didattica: durante il corso puoi fare domande, approfondire casi reali e confrontarti sui problemi che incontri nel lavoro.
Programma completo, organizzato per aree
Prima una visione d’insieme, poi tutto il dettaglio
Apri le singole aree per vedere argomenti, competenze e attività pratiche previste. Il programma ti permette di capire subito cosa affronterai e con quale progressione.
Amazon SageMaker Studio Setup
- JupyterLab extensions
- SageMaker Studio user interface
- Studio environment setup
Data Processing
- SageMaker Data Wrangler
- Amazon EMR
- AWS Glue interactive sessions
- SageMaker Processing and Python SDK
- SageMaker Feature Store
Model Development
- SageMaker training jobs
- Built-in algorithms
- Bring your own script and container
- SageMaker Experiments
- SageMaker Debugger
- Automatic model tuning
- SageMaker Autopilot
- SageMaker Clarify
- SageMaker JumpStart
Deployment and Inference
- SageMaker Model Registry
- SageMaker Pipelines
- Inference options
- Scaling
- Testing, performance, and optimization
Monitoring
- Amazon SageMaker Model Monitor
- Model monitoring case study
- Monitoring demonstrations
Managing SageMaker Studio Resources and Updates
- Accrued cost and resource shutdown
- Studio updates
- Operational resource management
Attività laboratoriali
- Data e feature: Data Wrangler, EMR, SageMaker Processing e Feature Store in attività pratiche dedicate.
- Model development: Experiments, Debugger, tuning automatico e Clarify per bias ed explainability.
- Capstone: Sfida end-to-end con dataset, feature groups, training, tuning, bias, prediction e pipeline.
Per aziende, enti e team
Amazon SageMaker Studio for Data Scientists per team ML
Il corso consolida un workflow condiviso per data preparation, experimentation, tuning, bias, deployment, monitoring e automazione, utile a team data science e ML engineering su AWS.
Inserimento in una data pubblica, con fattura e referente aziendale.
Calendario, coordinamento e condizioni dedicate in base alle esigenze del gruppo.
Modalità organizzative e calendario concordabili, mantenendo programma, obiettivi e qualità didattica del percorsoAWS.
Domande frequenti
Le informazioni utili prima di richiedere il corso
Quanto dura il corso?
La durata ufficiale AWS Classroom Training è di 3 giorni.
A chi è rivolto?
A data scientist esperti, con basi ML solide, Python e almeno un anno di esperienza su training, tuning e deployment dei modelli.
Sono previsti laboratori e Capstone?
Sì. AWS prevede numerosi hands-on lab e un Capstone end-to-end con dati, feature, training, bias, inference e pipeline.
Qual è oggi l'esame di riferimento pubblico?
MLA-C02 è ancora corrente. MLA-C02 è annunciato ma non ancora corrente e quindi non viene pubblicato come target della scheda.
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