1

Expression des besoins utilisateurs, les meilleures pratiques

• Comprendre la phase d'expression des besoins dans un projet classique et agile.
• Décrire un processus métier et les données métier.
• Décrire l'architecture fonctionnelle du système à mettre en place.
• Estimer les charges de développement.
• Utiliser UML pour l'expression des besoins.

2

Méthodes Agiles de gestion de projet, comprendre la démarche

• Comprendre les principes itératifs des méthodes agiles.
• Définir et prioriser un scénario d'utilisation en mode agile.
• Mettre en place une planification de projet basée sur les principes agiles.
• Se repérer avec les outils de management visuel et d'avancement dans un contexte agile.
• Identifier sa place et son rôle au sein d'un projet Agile.

3

Jira® Software, utilisation

• Créer et mettre à jour des tickets dans Jira.
• Construire un tableau de bord de pilotage de projet avec Jira.
• Organiser les exigences.
• Créer des sprints et associer des stories aux sprints.
• Mettre en place des reportings avec Jira.
• Utiliser Jira pour le versioning, les tests et le suivi des anomalies.

4

Unix/Linux utilisateur, l'essentiel

• Comprendre les fondamentaux d'Unix/Linux.
• Explorer une arborescence Unix/Linux.
• Manipuler des fichiers et des répertoires.
• Personnaliser l'environnement de travail.
• Exécuter des scripts shell.

5

GIT, mettre en œuvre le contrôle de versions

• Comprendre les concepts de base de la gestion des versions et des apports de la décentralisation.
• Installer et configurer l'outil Git sous Windows.
• Créer et initialiser un dépôt avec Git.
• Manipuler les commandes de Git pour gérer les fichiers et les branches.
• Mettre en œuvre un projet en mode collaboratif avec Git.

6

GitLab CI/CD, maîtriser la gestion du cycle de vie de vos développements logiciels

• Connaître l'offre GitLab.
• Pratiquer la gestion de versions avec Git et collaborer avec GitLab.
• Mettre en place l'intégration continue (CI) et le déploiement continu (CD) avec GitLab.
• Appréhender les éléments constitutifs d'une usine logicielle DevOps.

7

Docker, créer et administrer ses conteneurs virtuels d'applications

• Comprendre le positionnement de Docker et des conteneurs.
• Manipuler l'interface en ligne de commande de Docker pour créer des conteneurs.
• Mettre en œuvre et déployer des applications dans des conteneurs.
• Administrer des conteneurs.
• Déployer rapidement des applications à l'aide de conteneurs.
• Identifier les risques et challenges inhérents à Docker afin d’anticiper les bonnes solutions.

8

Django, développement Web avec Python

• Savoir interfacer Django avec une base de données.
• Développer des vues dynamiques.
• Développer des templates.
• Gérer les formulaires Django.
• Mettre en œuvre les principales fonctions avancées.

9

Python pour le traitement du langage naturel (NLP)

• Utiliser python pour traiter des données textuelles.
• Choisir les outils et bibliothèques Python nécessaires au traitement.
• Mettre en place les différentes étapes de préprocessing et de vectorisation.
• Utiliser les techniques appropriées en fonction des objectifs : classification / topic modelling / analyse de sentiment.
• Appliquer et évaluer des modèles sur des données réelles.

10

Intelligence artificielle, traitement d’image avec Python

• Approfondir ses connaissances en langage Python.
• Réaliser une analyse de données en Machine Learning en Python.
• Découvrir des bibliothèques Python de traitement d'image.
• Transformer une image.
• Extraire des informations d'une image.