📋 Présentation de la Formation
Titre : Architecte Logiciel Full-Stack & Ingénieur IA - Spécialisation Data Engineering
Niveau : Niveau 6 (Bac+3/4) - Cadre Européen des Certifications
Durée : 18 mois (1260 heures de formation + projet professionnel)
Modalités : Formation continue, Alternance, Formation à distance
Objectif : Former des développeurs complets capables de concevoir, développer et déployer des applications modernes intégrant l'Intelligence Artificielle et le traitement de données massives.
Contrairement aux formations traditionnelles, ce parcours combine les certifications officielles RNCP37674 et RNCP37873 avec des modules spécialisés en IA, Machine Learning et Data Engineering. Vous serez prêt à relever les défis technologiques de demain !
🎯 Certifications Visées
📜 Certification 1 : Développeur Web et Web Mobile
Objectif : Développer des sites web et applications web/mobiles sécurisés, côté client et serveur.
Blocs de compétences :
- Développer la partie front-end d'une application web ou web mobile sécurisée
- Développer la partie back-end d'une application web ou web mobile sécurisée
📜 Certification 2 : Concepteur Développeur d'Applications
Objectif : Concevoir et développer des applications sécurisées complexes (logiciels d'entreprise, applications mobiles, sites web).
Blocs de compétences :
- Développer une application sécurisée
- Concevoir et développer une application sécurisée organisée en couches
- Préparer le déploiement d'une application sécurisée
📚 Programme Détaillé par Phases
Objectif : Acquérir les bases solides du développement web front-end et back-end
- HTML5 sémantique et accessibilité (RGAA)
- CSS3 avancé, Flexbox, Grid, animations
- JavaScript ES6+ et programmation asynchrone
- Framework moderne : React.js ou Vue.js
- Responsive Design et Mobile First
- Gestion de version avec Git/GitHub
- Outils de build : Webpack, Vite
- Python 3 et programmation orientée objet
- Framework Django et Django REST Framework
- Node.js et Express.js
- API RESTful et GraphQL
- Authentification et sécurité (JWT, OAuth2)
- Bases de données relationnelles : PostgreSQL, MySQL
- Bases de données NoSQL : MongoDB, Redis
Objectif : Concevoir des applications complexes et sécurisées
- Patterns de conception (Design Patterns)
- Architecture microservices vs monolithique
- Architecture en couches et hexagonale
- UML et modélisation des systèmes
- Analyse des besoins et cahier des charges
- Méthodologies Agile (Scrum, Kanban)
- Gestion de projet informatique
- Sécurité des applications web (OWASP Top 10)
- Cryptographie et protection des données
- RGPD et conformité légale
- Docker et conteneurisation
- CI/CD avec GitHub Actions, GitLab CI
- Cloud Computing : AWS, Azure ou GCP
- Monitoring et logs (ELK Stack, Prometheus)
Objectif : Intégrer l'IA et le traitement de données dans les applications
- Python pour la Data Science (NumPy, Pandas)
- ETL et pipelines de données (Apache Airflow)
- Data Warehousing et Data Lakes
- Big Data : Hadoop, Spark
- Data visualization (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
- SQL avancé et optimisation de requêtes
- Data quality et gouvernance des données
- Fondamentaux du Machine Learning (Scikit-Learn)
- Algorithmes supervisés et non-supervisés
- Deep Learning avec TensorFlow et PyTorch
- Traitement du langage naturel (NLP)
- Computer Vision et reconnaissance d'images
- Intégration de modèles IA dans les applications web
- API d'IA : OpenAI, Hugging Face, Google AI
- Prompt Engineering et LLMs (GPT, Claude, LLaMA)
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- MLOps et cycle de vie des modèles IA
- MLflow et suivi des expériences
- Déploiement de modèles en production (FastAPI, Flask)
- Conteneurisation de modèles IA avec Docker
- Orchestration Kubernetes pour applications IA
- Monitoring des modèles en production
- Éthique de l'IA et biais algorithmiques
Objectif : Réaliser un projet complet et préparer les certifications RNCP
- Conception d'une application complète intégrant l'IA
- Exemples : Chatbot intelligent, système de recommandation, analyse prédictive, application Fintech avec IA
- Développement front-end et back-end complets
- Intégration de modèles de Machine Learning
- Déploiement en production sur le cloud
- Documentation technique et utilisateur
- Présentation devant un jury professionnel
- Révision des compétences RNCP37674 (Développeur Web)
- Révision des compétences RNCP37873 (Concepteur Développeur)
- Préparation aux épreuves pratiques
- Préparation au questionnaire professionnel (anglais technique)
- Constitution du dossier professionnel
- Simulations d'examens blancs
- Coaching individuel pour l'oral
🛠️ Compétences Acquises
💻 Développement Full-Stack
React, Vue, Django, Node.js, Python, PHP
🗄️ Bases de Données
PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis
☁️ Cloud & DevOps
AWS, Docker, Kubernetes, CI/CD
🤖 Intelligence Artificielle
Machine Learning, Deep Learning, NLP
📊 Data Engineering
ETL, Big Data, Spark, Airflow
🔒 Sécurité
OWASP, RGPD, Cryptographie
📱 Mobile & Web
Responsive, PWA, APIs REST/GraphQL
🎯 Méthodologie
Agile, Scrum, Gestion de projet
🎓 Débouchés Professionnels
Métiers visés :
- Développeur Full-Stack Senior
- Architecte Logiciel
- Ingénieur IA / Machine Learning Engineer
- Data Engineer
- MLOps Engineer
- Concepteur Développeur d'Applications
- Développeur Back-End / Front-End Expert
- DevOps Engineer
- Consultant en transformation digitale
- Lead Developer / Tech Lead
• Junior (0-2 ans) : 35 000€ - 45 000€ brut/an
• Confirmé (2-5 ans) : 45 000€ - 65 000€ brut/an
• Senior (5+ ans) : 65 000€ - 90 000€+ brut/an
• Spécialiste IA/Data : +15-25% par rapport aux postes classiques
📝 Prérequis
Niveau requis : Bac ou équivalent
Compétences préalables : Aucune compétence en programmation requise, mais une appétence pour les nouvelles technologies et la logique est nécessaire
Matériel requis :
- Ordinateur avec minimum 16 Go de RAM (32 Go recommandé pour l'IA)
- Processeur récent (Intel i5/i7 ou AMD Ryzen 5/7 ou Apple M1/M2)
- Stockage SSD de 500 Go minimum
- Connexion internet haut débit
- Carte graphique dédiée recommandée pour le Deep Learning (optionnel)
Qualités requises : Motivation, autonomie, curiosité technique, capacité de travail en équipe