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Formation WEB Etat de l’art des technologies des systèmes d’information
Domaine : Développement et méthodes
DURÉE
2 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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LIEUx de formation
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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 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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Plus de DBA, plus de Webmaster, plus d'hyper spécialiste JEE : le développeur Full Stack le tueur du développeur hyper spécialisé
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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Apache Cordova et Ionic
Electron
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Universal App
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Pourquoi elles existeront encore
Comprendre l'ACIDité
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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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Qu'est-ce que Apache Hadoop ?
HDFS
Hadoop comme DataLake
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Comment lier les bases de données relationnelles, structurées avec Hadoop ?
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Introduction aux Data Sciences
Présentation de Jupyter
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
L'analyse des données avec Pandas
Les réseaux neuronaux
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