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Advanced AWS: Automation, Analytics, AI & Architecture

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Ce que vous apprendrez

  • Master Generative AI, MLOps, and AIOps to build intelligent cloud solutions

  • Optimize cloud-native applications for performance and reliability

  • Prepare for new AWS certifications focused on AI and data engineering

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Cloud Management
  • Catégorie : Cloud Computing
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : DevOps
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Serverless Computing
  • Catégorie : Infrastructure as Code (IaC)
  • Catégorie : Data Lakes
  • Catégorie : Identity and Access Management
  • Catégorie : Cloud-Native Computing
  • Catégorie : Database Management
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Microservices

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Amazon Bedrock
  • Catégorie : AWS CloudFormation
  • Catégorie : Amazon Redshift
  • Catégorie : AWS SageMaker
  • Catégorie : Amazon Web Services
  • Catégorie : AWS Kinesis

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

octobre 2026

Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "AWS for Solutions Architects"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 6 modules dans ce cours

This module focuses on leveraging cloud automation and DevOps practices within AWS to improve operational efficiency, governance, and compliance. Learners will explore tools and strategies for managing cloud resources, monitoring performance, and optimizing costs. The content covers key concepts such as cloud architecture, configuration management, and centralized operations.

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This module covers the essential aspects of data engineering and big data analytics on AWS, including data ingestion, processing, storage, and visualization. It provides hands-on insights into key services like Amazon Kinesis, AWS Glue, Amazon S3, and Amazon Redshift, enabling learners to build scalable and efficient data pipelines.

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This module explores the design, architecture, and implementation of data lakes, focusing on AWS Lake Formation, data management strategies, and best practices for optimizing data usage across enterprises. Learners will gain insights into data quality, ingestion, cataloging, and performance monitoring, as well as comparisons between data lake, lakehouse, and data mesh architectures.

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This module guides learners through the process of building a serverless e-commerce application on AWS, covering architectural design, service configuration, security practices, and DevOps integration. It emphasizes practical implementation using AWS tools like Lambda, DynamoDB, and EventBridge, while reinforcing best practices for scalability and security.

Inclus

1 vidéo11 lectures2 devoirs

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

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