AWS Academy

Ce cours de présentation est destiné aux étudiants qui recherchent une compréhension globale des concepts de cloud computing, quel que soit leur rôle technique. Il présente en détail les concepts associés au cloud, ainsi que les principaux services AWS, la sécurité, l'architecture, la tarification et l’assistance.

Le cours Bases de l’IA générative d’AWS Academy propose une introduction à l’intelligence artificielle, en mettant particulièrement l’accent sur les technologies d’IA générative. Tout en fournissant une large compréhension de base de l’IA et du machine learning (ML), le programme approfondit les concepts de l’IA générative et ses applications dans le cloud computing.

Les étudiants exploreront les concepts fondamentaux, les capacités, les principes, les cas d’utilisation ainsi que les services et outils AWS associés à l’IA générative dans le contexte du Cloud AWS.

Ce cours d'introduction présente aux étudiants les concepts et la terminologie liés à l'intelligence artificielle (IA) et au machine learning. À l'issue de ce cours, les étudiants seront capables de sélectionner et d'appliquer des services de machine learning afin de résoudre des problèmes métiers. Ils seront également capables d'étiqueter, de concevoir, d'entraîner et de déployer un modèle de machine learning personnalisé. Ce cours se compose d'environ 20 heures déclinées en cours théoriques, ateliers pratiques et projets.

Ce cours est destiné à aider les étudiants à développer une expertise technique dans l'exploitation des centres de données. Bien qu'il s'agisse d'un cours sur les fondamentaux, les étudiants doivent avoir une connaissance générale des concepts de l'ingénierie mécanique et électrique.

Ce cours présente des concepts fondamentaux et les compétences requises pour le rôle de technicien des opérations d'ingénierie dans un environnement de centre de données. Les étudiants couvriront des rubriques telles que les bases des centres de données, l'infrastructure physique des centres de données, les bases de l'électricité, les batteries et les générateurs des centres de données.

Dans ce cours, les étudiants acquièrent les connaissances fondamentales des principes et des services de cybersécurité pour de cloud computing dans le cadre d'une approche pratique guidée. Ce cours comprend des démonstrations, des guides pédagogiques et des scénarios réels.

Ce cours de niveau intermédiaire traite des fondamentaux de la construction d'une infrastructure IT sur AWS et permet aux étudiants d'acquérir les compétences dont ils ont besoin pour obtenir la certification AWS Certified Solutions Architect – niveau Associate. Ce cours se compose d'environ 40 heures déclinées en cours théoriques, ateliers pratiques et projets.

Nous recommandons aux étudiants de suivre AWS Academy Cloud Foundations ou un cours équivalent avant de suivre ce cours.

Ce cours de niveau intermédiaire permet aux étudiants d'acquérir une expertise technique dan le développement de technologies de cloud. Il les aide également dans leur préparation à la certification AWS Certified Developer - niveau Associate. Une fois le cours validé, les étudiants sont en mesure de procéder à des développements avec le kit AWS SDK et d'identifier les bonnes pratiques pour la conception et le déploiement d'applications dans le Cloud AWS. Ce cours se compose d'environ 40 heures déclinées en cours théoriques et ateliers pratiques.  

Nous recommandons aux étudiants de suivre AWS Academy Cloud Foundations ou un cours équivalent avant de suivre ce cours.

Ce cours de niveau intermédiaire permet aux étudiants d'acquérir des compétences recherchées dans les domaines du DevOps, du support et des opérations cloud de niveau débutant. Il les aide également dans leur préparation à la certification AWS Certified SysOps Administrator – niveau Associate. À travers des études de cas, des démonstrations et des ateliers pratiques, les étudiants apprennent les procédures de dépannages pour différents scénarios et à automatiser le déploiement de réseaux et de systèmes sur AWS. Ce cours se compose d'environ 40 heures déclinées en cours théoriques et ateliers pratiques.

Nous recommandons aux étudiants de suivre AWS Academy Cloud Foundations ou un cours équivalent avant de suivre ce cours.

L'ingénierie des données AWS Academy est conçue pour aider les étudiants à se familiariser et à s'exercer aux tâches, outils et stratégies utilisés pour collecter, stocker, préparer, analyser et visualiser les données en vue de leur utilisation dans des applications d'analyse et de machine learning. Tout au long du cours, les étudiants exploreront des cas d'utilisation issus d'applications réelles qui leur permettront de prendre des décisions éclairées lors de la construction du pipeline de données pour leur application particulière.

Ce cours de niveau intermédiaire est conçu pour les étudiants qui visent des carrières exigeant des connaissances en machine learning. Les étudiants apprendront à décrire les termes liés au traitement du langage naturel (NLP), à identifier comment utiliser le NLP en entreprise et à indiquer l’éventail des problèmes, des tâches et des solutions liés au système NLP.

Des environnements d'ateliers pratiques de longue durée où les éducateurs peuvent apporter leurs propres devoirs et inviter leurs étudiants à acquérir de l'expérience en utilisant certains services AWS.

Que pouvez-vous faire avec les ateliers pour étudiants AWS Academy ?

• Créer une classe pour vos étudiants
• Inviter vos étudiants
• Attribuer vos propres projets
• Voir l'espace de travail d'un étudiant
• Voir l'analytique, notamment le temps passé et l'argent dépensé
• Comprend l'accès à plus de 100 services AWS
• Disponible pour tous les formateurs AWS Academy qui ont suivi le cours Démarrer avec AWS Academy

Générateur de pipeline de données dans le cloud AWS Academy

Dans ce projet, les étudiants sont invités à utiliser les services AWS pour créer un pipeline d'analyse de données afin d'analyser les données du parcours de navigation d'un site Web sans instructions détaillées. Le pipeline doit refléter les principes du cadre AWS Well-Architected et être capable d'ingérer, de transformer, d'analyser et de visualiser des données afin de produire des informations pertinentes permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées. Des sections spécifiques du devoir visent à mettre les étudiants au défi sur les compétences qu'ils ont acquises tout au long du processus d'apprentissage.

Générateur d'applications Web dans le cloud AWS Academy

Dans le cadre de ce projet, les étudiants sont invités à utiliser les services AWS pour concevoir et déployer une application Web basée sur une base de données dans le cloud AWS sans instructions détaillées. L'architecture doit refléter les principes du cadre AWS Well-Architected et être hautement disponible, évolutive, performante et sécurisée. Des sections spécifiques du devoir visent à mettre les étudiants au défi sur les compétences qu'ils ont acquises tout au long du processus d'apprentissage.

Générateur de sécurité cloud AWS Academy

Dans ce projet de laboratoire, les étudiants sont invités à utiliser les services AWS pour sécuriser diverses ressources dans le Cloud AWS. Le projet de laboratoire est divisé en quatre phases indépendantes les unes des autres. L'architecture doit refléter les principes du cadre AWS Well-Architected et le principe du moindre privilège. Des sections spécifiques du devoir visent à mettre les étudiants au défi sur les compétences qu'ils ont acquises tout au long du processus d'apprentissage.

Générateur de microservices et de pipeline CICD pour AWS Academy

Dans le cadre de ce projet, les étudiants sont invités à utiliser les services AWS pour concevoir et créer une solution de microservices, d'intégration continue et de développement continu (CI/CD). Tout d'abord, les étudiants décomposent une application monolithe en microservices distincts, en fonction des fonctionnalités et des points de terminaison de l'API. Ils migrent ensuite l'application pour qu'elle s'exécute sur une architecture basée sur des conteneurs, ce qui permet aux différents composants de l'application de se mettre à l'échelle indépendamment. Des sections spécifiques du devoir visent à mettre les étudiants au défi sur les compétences qu'ils ont acquises tout au long du processus d'apprentissage.