Nos formations pour vos projets

Comprendre la culture, les principes (CALMS) et les apports du DevOps dans le cycle de vie applicatif.

Définir métriques, logs et alertes pertinents pour superviser applications et pipelines.

Créer, exécuter et publier des conteneurs : images, Dockerfile, volumes, réseaux, registres.

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

Maîtriser les bases de GitHub : dépôts, pull requests, issues, projets et collaboration.

Maîtriser Git au quotidien : branches, merge, rebase, workflows collaboratifs (Git Flow, trunk-based).

Optimiser images et builds multi-stage, orchestrer avec Docker Compose, sécuriser l'exécution.

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

Acquérir le vocabulaire, les principes et pratiques DevOps et préparer l'examen officiel DOFD (désormais opéré par PeopleCert).

Intégrer la sécurité en continu dans le cycle DevOps : shift-left, SAST/DAST, culture partagée.

certfication DCA: Docker Certified Associate

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

Acquérir les fondamentaux du test logiciel selon le syllabus v4.0 et préparer l'examen ISTQB Foundation.

Collecter, indexer et visualiser les logs applicatifs avec la suite Elastic.

Découvrir l'architecture Kubernetes et déployer ses premières applications : pods, services, deployments.

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

Administrer organisations, droits, politiques de sécurité et intégrations GitHub en entreprise.

Acquérir le vocabulaire, les principes et pratiques DevOps et préparer l'examen officiel AIOPS (désormais opéré par PeopleCert).

Mettre en place une chaîne d'intégration continue complète avec pipeline, qualité de code et tests automatisés.

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

Administrer un cluster : scaling, ingress, stockage, ConfigMaps/Secrets, mises à jour progressives.

Acquérir le vocabulaire, les principes et pratiques DevOps et préparer l'examen officiel (désormais opéré par PeopleCert).

Détecter et corriger les vulnérabilités du code avec SonarQube et les référentiels OWASP.

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

Mettre en place la collecte de métriques, PromQL, alerting et tableaux de bord Grafana.

Décrire son infrastructure en HCL et provisionner des ressources multi-cloud avec Terraform.

Automatiser builds, tests et déploiements avec les workflows GitHub Actions.

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

Installer, configurer et administrer Jenkins ; concevoir des pipelines déclaratifs.

Approfondir le langage HCL : modules, variables, state, workspaces et bonnes pratiques d'industrialisation.

Acquérir le vocabulaire, les principes et pratiques DevOps et préparer l'examen officiel (désormais opéré par PeopleCert).

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

Concevoir une stratégie d'automatisation robuste : locators, waits, Page Object Model.

Atelier intensif : concevoir de bout en bout l'infrastructure as code d'un projet réel.

Passer du monitoring à l'observabilité : traces, métriques, logs et APM.

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

Durcir images, runtime et cluster : scan d'images, RBAC, network policies, secrets.

Gérer la configuration de parcs de serveurs avec manifests, modules et Puppet Server.

Exploiter GitHub Copilot pour accélérer le développement et préparer la certification associée.

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

Acquérir le vocabulaire, les principes et pratiques DevOps et préparer l'examen officiel (désormais opéré par PeopleCert).

Construire des pipelines GitLab CI/CD : stages, runners, artefacts, environnements et déploiements.

Déployer une plateforme conteneurisée sur Azure (AKS) avec Terraform et les pratiques GitOps.

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

Acquérir le vocabulaire, les principes et pratiques DevOps et préparer l'examen officiel (désormais opéré par PeopleCert).

Instrumenter ses applications avec le standard OpenTelemetry : traces distribuées, métriques et export vers les backends.

Mettre en œuvre CI/CD, IaC et supervision sur AWS : CodePipeline, CloudFormation, CloudWatch.

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

Mettre en œuvre code scanning, secret scanning et Dependabot pour sécuriser ses dépôts.

Protéger la chaîne logicielle : gestion des secrets, signature d'artefacts, supply chain security.

Préparer l'examen pratique CKA : installation, administration, dépannage et sécurisation de clusters Kubernetes.

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

Industrialiser la gestion de configuration et les déploiements applicatifs avec Ansible dans un pipeline CI/CD.

Évaluer les enjeux d'une stratégie de conteneurisation : cas d'usage, sécurité, organisation.

Préparer l'examen pratique CKAD : conception, configuration et exposition d'applications cloud native sur Kubernetes.

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

Préparer la certification A4Q Selenium Tester Foundation : bonnes pratiques et examen blanc.

Définir des indicateurs et objectifs de service, gérer un budget d'erreur, organiser l'astreinte et les post-mortems sans blâme. Articulation avec les pratiques DevOps existantes.

Sécurisation des conteneurs et des clusters Kubernetes en environnement cloud-native.

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