Concepteur Developpeur d-Applications - CDA

STEP - FABRIQUE NUMERIQUE PALOISE

Non finançable CPF

Tout public

Présentiel

Public admis

Salarié en poste

Demandeur d'emploi

Entreprise

Étudiant

Prix

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Durée

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Niveau visé

Niveau BAC + 5

Localité

En présentiel

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Objectifs

Le métier de concepteur développeur d'applications consiste à concevoir, développer, tester et maintenir des applications logicielles. Ce professionnel analyse les besoins des utilisateurs, crée des solutions techniques adaptées et les implémente en utilisant divers langages de programmation et frameworks.

Il travaille souvent en équipe, collaborant avec d'autres développeurs, des designers et des chefs de projet pour assurer la qualité et la performance des applications.

Avec l'évolution rapide de la technologie, la maîtrise des outils d'intelligence artificielle (IA) devient de plus en plus essentielle pour les concepteurs développeurs d'applications. L'IA offre des capacités avancées telles que l'analyse de données, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel, permettant de créer des applications plus intelligentes et réactives.

Par exemple, les applications peuvent utiliser l'IA pour personnaliser l'expérience utilisateur, automatiser des tâches complexes, et améliorer la sécurité par la détection proactive des menaces. Ainsi, les compétences en IA sont devenues un atout crucial, permettant aux développeurs de rester compétitifs et de répondre aux exigences croissantes du marché technologique.

Consciente de ces enjeux, la Fabrique Numérique Paloise a décidé de compléter le programme du Titre Professionnel "Concepteur Développeur d'Applications et d'intégrer de manière systématique des modules destinés à prendre en main ces les outils.

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

- Programmer la collecte de données permettant d'alimenter un projet en intelligence artificielle
- Développer les interfaces utilisateurs et les composants métiers d'une application sécurisée
- Intégrer des modèles et des services d'intelligence artificielle
- Concevoir et développer une application sécurisée organisée en couches et intégrant des services d'intelligence artificielle
- Préparer le déploiement d'une application sécurisée dans une démarche DevOps et MLOps
- Gérer un projet intégrant des services d'intelligence artificielle

Programme

Module 1 - Gestion de projet et environnement du développeur
Algorithmique avancée, POO, fonctions, etc...
L'environnement du développeur : Outils du développeur, systèmes, environnements d'exécution, virtualisation, conteneurs (Docker, Kubernetes, Proxmox), versionning (Git)
Gestion de Projet (Cycle de vie, outils de gestion de projet, analyse du besoins, méthodes, cahier des charges, agilité, Scrum, etc...)
Sécurité (style défensif, vulnérabilités, injections, shift left, owasp, tests sécurité, DevSecOps, etc...)
Anglais technique (A2/B1)

Module 2 - Renforcement technique
Stack MERN, Environnement d'exécution Node JS
Spécialisations Python
Base de données relationnelle et composants d'accès aux données
No Sql (Mongo DB), API, principes du Serverless et réalisation d'applications sans serveurs, Firebase, requêtes, triggers
Cloud (AWS /Azure/GCP)
Démarche DevOps, Pipeline CI/CD, documentation, qualité, déploiement et scalabilité des infrastructures
Ecoconception d'application numériques - Green IT
Data : Data visualisation - environnement : notebook, application, bases statistiques, types de graphiques et librairies Python

Module 3 - Développement intégrant des modèles et/ou services d'Intelligence Artificielle
Collecte et mise à disposition des données (scrapping, BDD, requêtes SQL, Big Data, scripts)
Choix et Intégration d'un modèle ou d'un service d'intelligence artificielle (Benchmarking, environnement, API Rest, dépendances)
Analyse des besoins, maquettage d'application, agilité
Conception de l'architecture logicielle (n-tiers, serverless, micro-service, mvc).
Interfaces utilisateur et composants métier
Préparation et et exécution de plans de tests / Préparation et documentation du déploiement (approche MLOps, monitoring,
surveillance métriques)
Développer les fonctions de tests et de contrôle d'un service d'intelligence artificielle (assertions, fixture, mocks)
Assurer le maintien en condition opérationnelle d'une application d'intelligence artificielle

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