Année 1 | Alternance
Période : Octobre à Juin
Durée : 490 heures + 924 h en Entreprise
Rythme : Formation en Alternance 1 semaine de cours /1 semaine en entreprise

Année 1 : Développement Web Full-Stack

• Créez des applications web modernes en maîtrisant HTML, CSS, JavaScript et en découvrant un peu de Node.js (API basique) ou Python (Flask/FastAPI).
• Gérez vos bases de données (SQL & NoSQL) et travaillez en mode Agile (Scrum, Kanban).

Cloud Computing & Réseaux
• Déployez vos premiers projets sur des services Cloud (AWS, GCP, Azure) et comprenez les notions essentielles de réseaux (TCP/IP, HTTP, DNS).
• Initiez-vous à la sécurisation et à l'optimisation des performances.

Sécurité & DevOps
• Apprenez les bases de la cybersécurité (authentification, RGPD, contrôle des accès) et découvrez l'automatisation des déploiements avec Docker et les premiers pipelines CI/CD.

UI/UX & Product Design
• Concevez des interfaces intuitives avec des outils de maquette comme Figma. Créez des parcours utilisateurs optimaux et accessibles, avec une approche centrée sur l'ergonomie.

Fondations en IA & Data Science
• Découvrez la programmation Python orientée data (listes, dictionnaires) et quelques concepts de statistiques pour préparer l'approche IA. Posez les bases nécessaires pour aller plus loin en Année 2.

À la fin de l'Année 1, vous serez en mesure de concevoir et déployer une application web sécurisée, tout en ayant un avant-goût de la data science et des pratiques Cloud pour aborder sereinement la suite en IA.


Année 2 | Alternance
Période : Septembre à Juin
Durée : 483 heures + 889 h en Entreprise
Rythme : Formation en Alternance 1 semaine de cours /2 semaines en entreprise

Année 2 : Développement IA

Data Science & Machine Learning
• Apprenez à manipuler de grands ensembles de données avec Pandas, NumPy et à entraîner vos premiers modèles de Machine Learning grâce à scikit-learn. Renforcez vos connaissances en statistiques et probabilités appliquées pour réaliser des analyses poussées et en tirer des prédictions fiables.

Deep Learning & MLOps
• Passez un cap supplémentaire en IA avec TensorFlow ou PyTorch : réseaux de neurones, computer vision et NLP. Mettez en place un véritable pipeline MLOps (MLflow, DVC) pour versionner et déployer vos modèles en production, tout en assurant le monitoring et la maintenance.

DevSecOps & Cloud Avancé
• Renforcez la sécurité de bout en bout (scans de vulnérabilité, gestion des secrets, CI/CD complet) et déployez vos projets IA sur des environnements Cloud (AWS, GCP, Azure).
• Exploitez des architectures réseau avancées (VPC, load balancers) et automatisez les déploiements (Kubernetes, Terraform).

Data Engineering
• Gérez des pipelines de données complexes avec Airflow ou Luigi, et découvrez la puissance de Spark pour traiter de gros volumes.
• Connectez votre workflow data aux services IA pour construire des solutions robustes et scalables.

Grand Projet Final
• Mobilisez toutes vos compétenc