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Formation WEB Etat de l’art des technologies des systèmes d’information
Domaine : Développement et méthodes
DURÉE
2.0 jour(s)
OBJECTIFS
Comprendre les architectures des applications de demain afin de les anticiper.
Pré-requis
Aucun.
Participants
Développeur, chef de projets proche du développement, ingénieur scientifique sachant coder.
coût
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PROGRAMME DE FORMATION
WEB Etat de l’art des technologies des systèmes d’information
Les systèmes d'information d'hier
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Le Web et les architectures MVC ?
Les applications téléphoniques et leurs SDK ?
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Les architectures Web modernes
Les bases du Web
HTML 5 et CSS 3
L'architecture MVVM (Model View View's Model) le tueur de MVC
Les services REST
Java, Spring, JAX-RS, la mort de JEE
.NET, .NET Core, Web API, la mort de MVC
Python, Flask et Django
Node.js, et le Full Stack JS
Javascript, ECMAScript et TypeScript
Le material design et les responsive design
Bootstrap et Angular Material
jQuery, Angular, REACT, ...
Et PHP 7, Symfony ?
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La nouvelle gestion de projet technique
Comment adapter cela à l'industrie
Changement de paradigme dans la conduite des équipes de développement
Rentabilité d'un développeur Full Stack
Difficultés : le recrutement, le salaire, ...
Pourquoi le choix d'un langage n'est plus très important : pourquoi JEE n'est plus si populaire et pourquoi tous ces nouveaux langages
Le développement agile
SCRUM : pourquoi il n'est plus adapté au développement Full Stack
TDD et XP (eXtrem Programming)
Les cycles de vies ultra-courts des nouveaux frameworks et langages
Pourquoi CMMI n'est pas mort ?
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Les applications universelles (hybrides)
Les applications pour Smartphones
Google Android
Apple iOS
Les applications universelles
Apache Cordova et Ionic
Electron
Xamarin
Universal App
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Les bases de données relationnelles
Pourquoi elles existeront encore
Comprendre l'ACIDité
PostgreSql, MariaDb, Sql Server, SQLite et les dinosaures (Oracle, DB2, MySql, ...)
Les ORM (Obect Relationnal Model)
Entity Framework, JPA, ...
Les design patterns (Entity, Repository, Service, ...)
Le développement piloté par les tests (TDD)
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Le Big Data
Qu'est-ce que le Big Data
No-Sql est-ce seulement une base de données sans SQL
La perte du concept d'ACIDité
Les bases de données structurées (MongoDB, Cassandra, Redis, CouchDB)
JSON et REST
Qu'est-ce que Apache Hadoop ?
HDFS
Hadoop comme DataLake
Map Reduce
Hive
Hadoop comme DataMart
Comment lier les bases de données relationnelles, structurées avec Hadoop ?
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Les nouveaux IDE basés sur IntelliJ ou sur Electron (Atom, WebStorm, Visual Studio Code, ...)
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Différence entre hosting et Cloud
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Bien comprendre les enjeux, le pirate est dorénavant une intelligence économique qui n'a pas pour but de détruire mais de savoir
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Qu'est qu'une injection ?
Comment s'assurer d'une qualité logicielle suffisante afin d'éviter le piratage
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Introduction aux Data Sciences
Qu'est que la data science ?
Qu'est que le Machine Learning ?
Apprentissage supervisé vs non supervisé
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Mise en place d'une machine learning supervisé
Qu'est qu'une régression
L'algèbre linéaire avec Numpy
Le machine Learning avec SciKitLearn
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