AWS Training Partner
Accreditamento che colloca la formazione AWS ufficiale erogata da Vega Training nell’ecosistema AWS Training Partner.
Scopri il ruolo di AWS Training PartnerAWS Training PartnerLive con docenteIntermediateHands-on lab
Corso Machine Learning Engineering on AWS
AWS Classroom Training · livello Intermediate · 3 giorni
Costruisci e industrializza soluzioni machine learning su AWS: data processing e feature engineering, scelta e training dei modelli, tuning, deployment, sicurezza, MLOps, CI/CD e monitoring con Amazon SageMaker AI.
Formula intensiva3 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
EsameMLA-C02
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
AWS raccomanda familiarità con i concetti base di machine learning, Python e librerie data science, cloud computing/AWS e, facoltativamente, sistemi di version control come Git.
CorsoMachine Learning Engineering on AWS
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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.
Consulta il riferimento ufficiale AWSCorso attivabile su richiesta
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.
Spiegare fondamenti ML e casi d'uso nel Cloud AWS.
Processare, trasformare e ingegnerizzare dati per task ML con servizi AWS.
Selezionare algoritmi e approcci di modellazione in base al problema e all'interpretabilità.
Progettare pipeline scalabili per training, deployment e orchestrazione dei modelli.
Creare pipeline CI/CD automatizzate per workflow machine learning e applicare misure di sicurezza.
Monitorare modelli distribuiti, qualità dei dati e data drift con strategie di remediation.
È il corso giusto per te se
Vuoi costruire e operare soluzioni ML scalabili su AWS
- sei un machine learning engineer o ti stai formando per questo ruolo;
- vuoi elaborare e trasformare dati con servizi AWS e SageMaker AI;
- devi scegliere algoritmi, addestrare, valutare e ottimizzare modelli;
- vuoi progettare deployment scalabili e pipeline CI/CD per workflow ML;
- devi proteggere e monitorare modelli in produzione, incluso il rilevamento del drift.
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Servono basi ML, Python e cloud computing
AWS raccomanda concetti base di machine learning, conoscenza operativa di Python e librerie come NumPy, Pandas e Scikit-learn, basi di cloud/AWS e familiarità con Git come plus.
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 Machine Learning Engineering on AWS.
Il workflow ML viene portato dalla preparazione al monitoring
Hands-on lab Machine Learning Engineering
Il corso include sette lab ufficiali su preparazione dati, processing, training, tuning, deployment, pipeline/Model Registry e monitoraggio del data drift con Amazon SageMaker AI.
DataAnalisi e preparazione con SageMaker Data Wrangler, Amazon EMR e SageMaker Processing.
ModelTraining, tuning e ottimizzazione degli iperparametri con Amazon SageMaker AI.
DeploymentTraffic shifting e strategie di inference per modelli distribuiti.
MLOpsSageMaker Pipelines, Model Registry e Model Monitor per deployment e data drift.
I lab collegano SageMaker AI, MLOps e monitoring a un ciclo ML scalabile e production-ready.
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 teoria, dimostrazioni, group exercise e hands-on lab.
- 3 giornate live
- livello Intermediate
- ML engineering end-to-end
- sette hands-on lab
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.
Introduction to Machine Learning on AWS
- ML fundamentals
- Amazon SageMaker AI
- Responsible ML
Analyzing Machine Learning Challenges
- Business challenges
- Training approaches
- Training algorithms
Data Processing
- Data preparation and types
- Exploratory data analysis
- AWS storage options
Data Transformation and Feature Engineering
- Data quality
- Feature engineering
- Feature selection
- AWS data transformation services
- SageMaker Data Wrangler
- Amazon EMR
- SageMaker Processing
Choosing a Modeling Approach
- SageMaker built-in algorithms
- SageMaker Autopilot
- Algorithm selection
- Model selection
- ML cost considerations
Training, Evaluation, and Tuning
- Model training
- SageMaker AI training
- Performance evaluation
- Training-time reduction
- Hyperparameter tuning
Model Deployment Strategies
- Deployment targets
- Deployment strategies
- Inference strategy
- Containers and instance types
- Traffic shifting
Securing Machine Learning Resources
- Access control
- Network controls
- CI/CD security
MLOps and Automated Deployment
- MLOps fundamentals
- Automated testing
- Continuous delivery services
- SageMaker Pipelines
- SageMaker Model Registry
Monitoring Model Performance and Data Quality
- Model drift
- SageMaker Model Monitor
- Data and model quality
- Automated remediation
- Troubleshooting
Attività laboratoriali
- Data: Analisi e preparazione con SageMaker Data Wrangler, Amazon EMR e SageMaker Processing.
- Model: Training, tuning e ottimizzazione degli iperparametri con Amazon SageMaker AI.
- Deployment: Traffic shifting e strategie di inference per modelli distribuiti.
- MLOps: SageMaker Pipelines, Model Registry e Model Monitor per deployment e data drift.
Per aziende, enti e team
Machine Learning Engineering on AWS per team ML e cloud engineering
Il percorso allinea machine learning engineer, developer, DevOps e SysOps su dati, training, deployment, sicurezza, automazione, pipeline e monitoring delle soluzioni ML 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.
Quali prerequisiti consiglia AWS?
AWS raccomanda basi di machine learning, Python e librerie data science, concetti cloud/AWS e, come plus, familiarità con Git.
Sono previsti laboratori pratici?
Sì. Sono previsti sette lab su dati, training, tuning, deployment, pipeline, Model Registry e monitoraggio del data drift.
Qual è oggi l'esame ML pubblico di riferimento?
MLA-C02 è ancora corrente. MLA-C02 è annunciato ma non ancora corrente.
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