Nos formations pour vos projets

Acquérir la logique algorithmique et les bases du développement web moderne.

Réviser les fondements mathématiques indispensables : probabilités, statistiques, algèbre linéaire.

Maîtriser Python : structures, POO, bibliothèque standard, bonnes pratiques.

Développer une application complète avec la pile MEAN.

Construire des sites web responsives avec le socle HTML/CSS/JavaScript et Bootstrap.

Construire et interpréter des modèles statistiques : régression, tests, intervalles de confiance.

Approfondir Python : décorateurs, générateurs, typage, packaging, performance.

Panorama des métiers, technologies et organisations de l'informatique.

Maîtriser le langage JavaScript : syntaxe, DOM, événements, asynchronisme.

Mener des analyses statistiques avancées avec R : modèles linéaires généralisés, ANOVA, multivarié.

Débuter la programmation avec Python, sans prérequis technique.

Accélérer ses développements avec les assistants de code IA : complétion, refactoring, agents.

Créer des applications iOS/Android avec React Native.

Panorama des approches et algorithmes du machine learning et de leurs cas d'usage.

Acquérir les bases du langage Java : syntaxe, objets, collections, exceptions.

Approfondir JavaScript moderne : ES2015+, POO, modules, patterns.

Concevoir des applications robustes avec les patrons de conception classiques (GoF).

Mettre en œuvre les algorithmes supervisés et non supervisés avec Python.

Approfondir Java : streams, concurrence, entrées/sorties, nouveautés du langage.

Développer ses premières applications Angular : composants, templates, services.

Créer des applications sans coder avec les plateformes no-code/low-code du marché.

Construire des pipelines prédictifs complets avec scikit-learn : préparation, entraînement, évaluation.

Développer des applications d'entreprise avec la plateforme Jakarta EE.

Approfondir Angular : routing avancé, RxJS, formulaires réactifs, performance.

Maîtriser les concepts objet : classes, héritage, polymorphisme, encapsulation.

Extraire de la connaissance des données : exploration, sélection de variables, modèles.

Concevoir et consommer des services web REST et SOAP en Java.

Prototyper et livrer des applications par prompts avec les plateformes de vibe coding, et en maîtriser les limites.

Développer des applications multiplateformes avec Flutter et Dart.

Choisir, valider et comparer ses modèles : validation croisée, métriques, sur-apprentissage.

Persister ses données avec JPA/Hibernate : mapping, requêtes, transactions.

Développer des interfaces avec React : composants, hooks, état, appels d'API.

Mettre en œuvre les principaux design patterns en Java.

Segmenter les données (k-means, DBSCAN, CAH) et réduire la dimension (ACP, t-SNE, UMAP).

Initiation à l'écosystème Spring : injection, AOP, données, sécurité.

Aller plus loin avec React : gestion d'état avancée, performance, tests, patterns.

Écrire un code lisible et maintenable : nommage, fonctions, refactoring.

S'initier à l'apprentissage par renforcement : agents, récompenses, Q-learning.

Approfondir l'écosystème Spring : injection, AOP, données, sécurité.

Développer avec Vue.js 3 : Composition API, composants, réactivité, écosystème.

Déléguer des tâches de développement à des agents : cadrage du contexte, découpage des tâches, revue et validation du code produit. Comparatif des environnements agentiques du marché.

Comprendre les réseaux de neurones : architecture, entraînement, fonctions d'activation.

Créer des microservices avec Spring Boot : API REST, configuration, résilience.

Concevoir des interfaces cohérentes avec les principes Material Design.

Créer des applications hybrides avec Ionic et les technologies web.

Approfondir la théorie : rétropropagation, optimisation, régularisation, architectures.

Concevoir une architecture microservices : découpage, communication, observabilité.

Développer une application complète avec la pile MERN.

S'approprier les fondamentaux UX/UI pour concevoir des interfaces utiles et utilisables.

Concevoir, entraîner et déployer des réseaux profonds avec TensorFlow et Keras.

Développer des applications PHP avec Symfony : contrôleurs, Doctrine, formulaires.

Mettre en place une démarche qualité : revues, métriques, dette technique, tests.

Appliquer les règles d'ergonomie web pour améliorer l'expérience utilisateur.

Développer des modèles profonds avec PyTorch : tenseurs, autograd, entraînement et transfert learning.

Approfondir Symfony : services, événements, sécurité, performance.

Pratiquer le développement piloté par les tests : cycle rouge-vert-refactor, mocks, couverture.

Développer des sites conformes aux référentiels d'accessibilité (RGAA, WCAG).

Cadrer et piloter un projet data science : cycle de vie, rôles, industrialisation.

Maîtriser C# et l'écosystème .NET pour développer tout type d'application.

Générer, compléter et fiabiliser des tests unitaires et d'intégration avec l'IA ; automatiser la revue de code et l'analyse de dette technique.