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 Practical Data Science with Amazon SageMaker
AWS Classroom Training · livello Intermediate · 1 giorno
Segui il ciclo di lavoro di un data scientist con Amazon SageMaker: preparazione dei dati, training, valutazione, tuning, deployment, prediction e principali sfide operative del machine learning su AWS.
Formula intensiva1 giorno
LiveDocente e classe in tempo reale
EsameMLA-C02
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
AWS raccomanda AWS Technical Essentials, conoscenze entry-level di Python e basi di statistica.
CorsoPractical Data Science with Amazon SageMaker
Chiama
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.
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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.
Distinguere approcci ML e collegarli a problemi di business.
Descrivere processi, ruoli e responsabilità di un team che sviluppa e distribuisce sistemi ML.
Preparare dati e utilizzare strumenti AWS nel workflow di data science.
Addestrare, valutare e ottimizzare modelli con Amazon SageMaker.
Distribuire un modello su endpoint e generare predizioni.
Riconoscere le principali sfide operative, di monitoring e aggiornamento dei modelli.
È il corso giusto per te se
Vuoi capire e applicare il ciclo ML con Amazon SageMaker
- sviluppi applicazioni che devono integrare modelli ML;
- lavori in DevOps e vuoi comprendere il workflow di un data scientist;
- vuoi preparare dati, addestrare, valutare e ottimizzare modelli con SageMaker;
- devi distribuire modelli su endpoint e comprenderne le sfide operative;
- cerchi una giornata pratica per collegare ML, AWS e sviluppo applicativo.
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Servono basi AWS, Python e statistica
AWS raccomanda AWS Technical Essentials, conoscenza entry-level della programmazione Python e conoscenze introduttive di statistica.
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 Practical Data Science with Amazon SageMaker.
Dal dataset all'endpoint in una giornata pratica
Hands-on lab sul ciclo di vita ML con SageMaker
Il corso include laboratori e dimostrazioni su preparazione dati, training, tuning e deployment di un modello con Amazon SageMaker, fino alla generazione di predizioni.
Data preparationPreparazione dei dati con SageMaker Data Wrangler.
Training e tuningAddestramento del modello e ottimizzazione degli iperparametri con SageMaker.
DeploymentDistribuzione su endpoint real-time e generazione di una predizione.
Il corso attraversa in modo guidato le fasi principali del workflow ML, dalla preparazione dati alla prediction.
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 un giorno con presentazioni, dimostrazioni e hands-on lab.
- 1 giornata live
- livello Intermediate
- workflow SageMaker
- 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
- Benefits and types of machine learning
- Business problem framing
- Prediction quality
- ML project roles and responsibilities
Preparing a Dataset
- Data analysis and preparation
- Data preparation tools
- Amazon SageMaker Studio and notebooks
- SageMaker Data Wrangler
Training a Model
- Training workflow
- Algorithm selection
- Training with Amazon SageMaker
- SageMaker notebooks and coding assistance
Evaluating and Tuning a Model
- Model evaluation
- Hyperparameter optimization
- Automatic model tuning with Amazon SageMaker
Deploying a Model
- Model deployment
- Real-time endpoint
- Generating predictions
- Application integration
Operational Challenges
- Responsible ML
- ML teams and MLOps
- Automation
- Monitoring
- Model testing and updates
Other Model-Building Tools
- Tools for different skills and business needs
- Amazon SageMaker Canvas
- Amazon SageMaker Studio Lab
Attività laboratoriali
- Data preparation: Preparazione dei dati con SageMaker Data Wrangler.
- Training e tuning: Addestramento del modello e ottimizzazione degli iperparametri con SageMaker.
- Deployment: Distribuzione su endpoint real-time e generazione di una predizione.
Per aziende, enti e team
Practical Data Science with Amazon SageMaker per developer e team DevOps
Il corso aiuta team tecnici a comprendere il workflow ML e a collaborare meglio con data scientist su dati, training, tuning, deployment e operation dei modelli 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 1 giorno.
Quali prerequisiti consiglia AWS?
AWS raccomanda AWS Technical Essentials, conoscenze entry-level di Python e basi di statistica.
Sono previsti laboratori pratici?
Sì. Il percorso include lab su Data Wrangler, training, tuning e deployment di un modello su endpoint SageMaker.
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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