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 docenteIntermediateMLA-C02
Corso The Machine Learning Pipeline on AWS
AWS Classroom Training · livello Intermediate · 4 giorni
Impara il processo iterativo di machine learning costruendo un progetto end-to-end con Amazon SageMaker: problem formulation, preprocessing, training, evaluation, feature engineering, tuning, deployment e monitoring.
Formula intensiva4 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
EsameMLA-C02
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
AWS raccomanda basi di Python, comprensione di Amazon S3 e CloudWatch e una prima esperienza con Jupyter notebook; conoscenze statistiche di base sono utili.
CorsoThe Machine Learning Pipeline on AWS
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Competenze allineate a AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate
Il corso copre competenze coerenti con AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate · MLA-C02, senza dichiarare una 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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Allineamento alla certificazione
Il corso è allineato ai domini della 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
L’esame non è incluso nella quota. Il voucher può essere acquistato separatamente quando decidi di sostenere la prova.
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.
Selezionare e motivare l'approccio ML adatto a un problema aziendale.
Usare la ML pipeline per risolvere un business problem specifico.
Addestrare, valutare, distribuire e ottimizzare un modello con Amazon SageMaker.
Applicare preprocessing, feature engineering e hyperparameter tuning.
Progettare pipeline ML scalabili, cost-optimized e sicure su AWS.
Portare il metodo appreso su un problema reale dopo il corso.
È il corso giusto per te se
Vuoi imparare la pipeline ML applicandola a un vero business problem
- sei developer, solutions architect, data engineer o stai iniziando con il machine learning;
- vuoi capire quando il machine learning è la soluzione appropriata;
- devi passare dalla formulazione del problema alla preparazione dei dati;
- vuoi addestrare, valutare e ottimizzare modelli con Amazon SageMaker;
- vuoi distribuire e monitorare un modello seguendo best practice di scalabilità, costi e sicurezza.
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Bastano basi di Python, AWS e notebook
AWS raccomanda conoscenze di base di Python, infrastruttura AWS con Amazon S3 e CloudWatch e una prima esperienza in ambiente Jupyter notebook. Statistica di base è utile.
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 di The Machine Learning Pipeline on AWS.
Un progetto ML end-to-end in quattro giorni
Attività laboratoriali sulla pipeline ML
Il percorso project-based combina hands-on su SageMaker e Jupyter, Ground Truth, preprocessing, training, evaluation, tuning e deployment fino alla presentazione finale del progetto.
SageMaker e JupyterPrime attività hands-on nell'ambiente di sviluppo ML.
Ground Truth e preprocessingFormulazione, labeling e preparazione dei dati del progetto.
Training e tuningAddestramento, valutazione, feature engineering e hyperparameter optimization.
DeploymentCreazione di endpoint SageMaker e completamento del progetto end-to-end.
Il corso usa project-based learning e hands-on lab lungo l'intera pipeline.
Formula intensiva
Un percorso concentrato e intensivo
Contenuti, attività laboratoriali e qualità didattica restano centrali. Cambiano soltanto distribuzione delle ore e ritmo di consolidamento.
AWS definisce quattro giornate Intermediate con presentazioni, group exercise, dimostrazioni, hands-on lab e project-based learning.
- 4 giornate live
- progetto ML end-to-end
- Amazon 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.
Machine Learning e ML Pipeline
- ML use cases
- Types of machine learning
- Key concepts
- ML pipeline overview
- Course projects and approach
Amazon SageMaker e Jupyter
- Introduction to Amazon SageMaker
- SageMaker and Jupyter notebooks demo
Problem Formulation
- Deciding if ML is the right solution
- Converting a business problem into an ML problem
- SageMaker Ground Truth
- Practice problem formulation
- Project problem formulation
Preprocessing
- Data collection and integration
- Data preprocessing techniques
- Data visualization
- Practice preprocessing
- Preprocess project data
- Project discussion
Model Training
- Choosing the right algorithm
- Formatting and splitting data
- Loss functions
- Gradient descent
- Create a training job in Amazon SageMaker
Model Evaluation
- Classification model evaluation
- Regression model evaluation
- Practice model training and evaluation
- Train and evaluate project models
- Initial project presentations
Feature Engineering e Model Tuning
- Feature extraction
- Feature selection
- Feature creation and transformation
- Hyperparameter tuning
- SageMaker hyperparameter optimization
- Apply tuning to projects
Deployment e Monitoring
- Deploy and inference with Amazon SageMaker
- Monitor your model
- Deploying ML at the edge
- Creating a SageMaker endpoint
- Final assessment and wrap-up
Attività laboratoriali
- SageMaker e Jupyter: Prime attività hands-on nell'ambiente di sviluppo ML.
- Ground Truth e preprocessing: Formulazione, labeling e preparazione dei dati del progetto.
- Training e tuning: Addestramento, valutazione, feature engineering e hyperparameter optimization.
- Deployment: Creazione di endpoint SageMaker e completamento del progetto end-to-end.
Per aziende, enti e team
The Machine Learning Pipeline on AWS per team che iniziano con ML engineering
Il corso costruisce un metodo condiviso dalla formulazione del problema al deployment, con un progetto concreto e un lessico comune tra developer, architect e data engineer.
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 4 giorni.
Serve esperienza precedente in machine learning?
No. AWS indica che il corso è utile anche a chi ha poca o nessuna esperienza ML.
Sono previsti laboratori?
Sì. AWS documenta hands-on lab e project-based learning lungo l'intera pipeline.
Qual è la certificazione AWS di riferimento?
AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate, esame MLA-C02.
L'esame MLA-C02 è incluso?
No. Corso ed esame sono acquistati separatamente, salvo diversa indicazione nell’offerta.
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