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Formations

Nous fournissons des formations complètes intégrant des mises en pratique pour vos équipes.

Google Cloud Platform Niveau :
Durée :

Google Cloud Platform

Aborder sereinement le développement d’une application cloud sur l’infrastructure Google. Avoir une vision panoramique des possibilités offertes par GCP ainsi que le niveau d’interopérabilité permettant la mise en oeuvre d’une architecture hybride.

Durée

3 à 5 jours

Programme

Présentation de solutions Google pour le Cloud Computing
Compute Engine
Kubernetes Engine
App Engine
Stockage
- Datastore
- SQL
- Cloud Spanner
- Cloud Storage
- BigQuery
Big data
- BigQuery, Dataflow, Dataproc
- Intégration avec Hadoop et Spark
Outils de développement
- Console Google Cloud
- Cloud SDK
Architecture et cycle de vie d’une application
- Journaux
- Surveillance et monitoring

Angular Niveau :
Durée :

Angular

Cette formation vous permettra de connaître la nouvelle version d’Angular en profondeur et d'avoir un premier contact pratique. Idéal pour comprendre les enjeux importants avant le développement d’une application Web moderne.

Durée

3 jours

Programme

Rappel optionnel : ES6 et Typescript
Qu’est-ce qu’Angular ?
Vue d’ensemble
- Modules, Composants, Templates, Directives, Services
- Data Binding - Liaison de données dynamique
- Injection de dépendance
Introduction en pratique
Création d’une mini-application
- ng-cli l’outil ad-hoc en ligne de commande
Les templates
- Interpolation et liaison des propriétés et des événements
- Variables locales
- Directives structurelles ngIf, ngFor, ngSwitch…
Communication inter-composants
- Entrées / Sorties
- Alternatives
Les formulaires
- Pilotés par template
- Pilotés par le code
Injection de dépendances et services
- Fournir, Partager et Injecter un service
- Configuration du moteur de DI
Directives et pipes
- Les directives et Pipes fournies par Angular
- Ecrire une directive et un pipe
Tester son code
- Tests unitaires
- Tests d’intégration
Inclusion de bibliothèques externes
Http
Routeur
Utilisation avancée
- Style d’encapsulation CSS, cycle de vie et hooks, animation
- Zones, Transclusion, Mécnisme interne data-binding
- AOT

Git Niveau :
Durée :

Git

Vous souhaitez passer à un gestionnaire de version puissant et performant ? Cette formation vous donnera toutes les connaissances nécessaires pour gérer des projets avec Git. Les exercices évoluent avec la maîtrise des concepts externes et internes de Git. Vous ou votre équipe repartez avec la connaissance du coeur de Git et la pratique des situations récurrentes. Vous êtes prêts à commencer (ou migrer) des projets vers cette technologie.

Durée

2 jours

Programme

Qu’est-ce que Git ?
Introduction en pratique
- configuration
- commandes de base
Le modèle de données git
SHA
Les objets Git (blobs, tree, commit, tag)
Organisation de l’espace de travail
- Stockage du dépôt
- Répertoire de travail
- Cycle de vie d’une modification
- Les branches et le pointeur HEAD
Utilisation locale
- Cloner et configurer un dépôt
- Etat du dépôt
- Valider des modifications
Les branches
- Principes et utilité
- Résolution de conflits
- Fusion (merge) et rebasage (rebase)
Travail collaboratif
- Configuration d’un dépôt public
- Travailler avec des dépôts distants
- Les commandes pull et fetch
- Workflows d’intégration (adapter git à VOTRE contexte)
Utilisation avancée
- bisect, reflog, stash, revert, cherry-pick, blame, alias, hooks
- Retrouver un commit perdu, comparaisons à trois voies…
- Eviter la panique !
Ecosystème
- Clients graphiques
- gitblit, gogs, gerrit, git-flow, gitoline, …

Google App Engine Niveau :
Durée :

Google App Engine

Comprendre et de mettre en pratique le développement dans le Cloud avec Google App Engine. Vous pourrez également mettre en perspective le produit de Google avec les autres offres de service Cloud. Présentation de l’environnement de programmation, revue des API et mise en pratique des patterns de développement et de gestion des données fréquents. Avec une bonne quantité d’exercices pour appuyer la théorie, votre équipe repart avec le bagage nécessaire et suffisant pour commencer des projets sur cette technologie.

Durée

3 jours

Prérequis

Pratique du langage Java. Des connaissances sur les systèmes distribués sont bienvenues.

Programme

Introduction sur l’architecture distribuée / cloud computing
- Les différentes offres Cloud
Qu’est-ce que Google App Engine ?
- Infrastructure
- Avantages
Architecture
- Instances et passage à l’échelle
- Quotas et tarification
Environnement de développement
- Installation du SDK
- Création d’une application
- Environnement de développement
- Console d’administration
Datastore
- Les contraintes d’une base de données distribuée
- Modèle de données du Datastore (Entités, Propriétés etc)
- API
- Indexation et requêtage
- Modélisation des données
Services
- Journalisation
- MemCache
- TaskQueues
- Blobstore
- Users API, OpenID
- Backends
- MapReduce
- CloudSQL
Patterns et anti-patterns, pratiques avancées

Docker Niveau :
Durée :

Docker

Comprendre les mécanismes sous-jacents au fonctionnement de l’outil Docker. Maîtriser les opérations de base. Comprendre comment mettre en place cet outil dans un projet en production. Migration d’une application vers une architecture de type micro-service en étant correctement outillé.

Durée

2/3 jours

Programme

Présentation de Docker
Comparaison avec la virtualisation de machines
LXC, namespace, cgroups
Installation et prise en main
Concepts de base
- Conteneur
- Image
- Dépôt
Création et gestion des images
- Création d’images avec Dockerfile
- Commandes de base
- Gestion et suivi des images
- Distribution des images (registry public et privé)
Gestion de la persistance des données
- Volumes
- Points de montage
Mise en réseau
- Les différentes stratégies (bridge, link, host, join…)
- Liaisons entre conteneurs
Surveillance, monitoring, journaux
Questions pratiques usuelles
- Migrer un projet sur Docker
- Microservices
Ecosystème
- Docker Compose : gestion de groupe de containers
- Orchestration : introduction à Kubernetes et Swarm

Machine Learning Niveau :
Durée :

Machine Learning

Vous souhaitez acquérir les bases du Machine Learning ? A la fin de ces 5 jours, vous saurez créer des modèles prédictifs, les évaluer, et les optimiser.

Durée

5 jours

Programme

Cas supervisé
- La regression linéaire : prédire une variable quantitative
  - Regression linéaire simple sans régularisation
  - Regression linéaire avec régularisation (Ridge, Lasso, ElasticNet)
  - Cas d'application: prédire le loyer d'un appartement
- La classification supervisée : prédire une variable qualitative
  - Les méthodes classiques (arbres de décision, SVM)
  - Les méthodes ensemblistes (RandomForrest, AdaBoost)
  - Les réseaux de neurones (MLP, CNN)
  - Cas d'application: prédire des chiffres manuscrits (MNIST)
Cas non supervisé
- Clustering : partitionnement des données
  - Kmeans
  - DBscan
  - Agglomerative
  - Cas d'application: regrouper les films similaires
- Réduction de dimension
  - Analyse en Composante Principale
  - Analyse Factorielle
  - t-SNE
  - Cas d'application: Visualisation sur 2D

NLP Niveau :
Durée :

NLP - Traitement automatique du langage

Les données textuelles sont omniprésentes et représentent une véritable mine d'or pour les modèles d'Intelligence Artificielle. Cependant, la nature non structurée de ces données nécessite un traitement particulier avant de pouvoir appliquer des algorithmes de Machine Learning. Dans cette formation, nous verrons comment nettoyer, préparer et transformer ces données. Nous examinerons ensuite des exemples d’applications concrets avec des algorithmes de Machine Learning.

Durée

2 jours

Programme

Introduction
Prétraitements textuels
- Nettoyage et préparation
- Normalisation (lémmatisation, stemmatisation)
- Tokenisation (mots vides, mots discriminents)
- L'analyse syntaxique et grammaticale (POS tagging)
- L'analyse sémantique (WordNet, Word Embeddings)
Representation des données textuelles
- Sac de Mots (booléen, fréquence, tf-idf)
- Word Embeddings (Word2Vec)
NLP et Machine Learning
- Cas supervisé : catégorisation de textes (SVM)
- Cas non supervisé : Topic Modeling (LDA)

Kafka Niveau :
Durée :

Kafka

Durée

3 jours

Programme

Principes de Kafka
- Messages et batchs
- Schemas
- Topics et Partitions
- Producers et Consumers
- Brokers et Clusters
- Prise en main
- Les outils de l'écosystème Kafka
- Cas d'usage de Kafka
Architecturé pour la performance
- Multiples producteurs et consommateurs
- Persistence
- Réseau
- Messages
- Les journaux
- Distribution des données
- Passage à l'échelle
Installation et prise en main
Intéragir avec Kafa
- Les topics : création, modification
- Création de pipelines
- API Kafka Connect
- Traitement des fluxs (Stream processing)
- Etendre un cluster
- Contrôler les variables opérationnelles
Production de messages
- API Producer
- Envoi synchrone
- Envoi asynchrone
- Configuration Producer
- Serializers
Consommation de messages
- API Consumer
- Création d'un consumer
- Commits et Offsets
- Equilibrage des Listeners
Mécanique interne
- Traitement des requêtes
- Stockage
- Réplication
Ecosystème
- Monitoring
- Mesos
- Zookeeper

Apache Spark Niveau :
Durée :

Apache Spark

Découvrir le framework Apache Spark permettant la gestion de données de masse générique en temps réel. La formation présente les fondamentaux de cet outil et permet aux stagiaires d'acquérir une première expérience de déploiement de l'outil et de mise en oeuvre (avec du développement en Scala).

Durée

3 days

Agenda

Tour d'horizon d'Apache Spark
- Historique
- Relation avec Hadoop
- Modèle d'exécution
- Cas d'utilisation
Architecture de Spark
- RDD : Resilient Data Set
- Dataframes
- Spark driver
- Job
- Executor
- Task
- Intégration
  - Kubernetes
  - Mesos
  - YARN
  - Docker
  - EC2
  - OpenStack
Prise en main
- Installation
- Première application avec Spark Shell
- Lecture de données
- Opérations et transformations
- Ecriture HDFS
Modules supplémentaires
- Spark Streaming
- Spark SQL
- Spark MLib
- Spark R
- GraphX
Intégration
- Hadoop Hive
- Hadoop HBase

Hadoop Niveau :
Durée :

Hadoop

Découvrir et approfondir le framework Hadoop. La formation présente les fondamentaux de cet outil et permet aux stagiaires d'acquérir une première expérience de déploiement de l'outil et de mise en oeuvre.

Durée

3 days

Agenda

Contexte
- Historique
  - Google MapReduce
  - Google Big Table
- Caractéristiques
  - Haute performance
  - Scalabilité
  - Elasticité
  - Haute dispponibilité
Ecosystème
- ZooKeeper
- YARN
- HDFS
- MapReduce
- HBase
- Pig
- Hive
- Flume
Installation et prise en main
Développement d'une application Hadoop
MapReduce
- Principe
- Exercices (en Java)
HDFS
- Principe
- Exercices (en Java)
Administration

Kubernetes Niveau :
Durée :

Kubernetes

Découvrir et approfondir l'orchestrateur Kubernetes. La formation présente les fondamentaux de cet outil et permet aux stagiaires d'acquérir une première expérience de déploiement de l'outil et de mise en oeuvre.

Durée

3 days

Participants

Il est souhaitable que les étudiants aient un bonne maîtrise de Docker.

Agenda

Introduction et historique
Environnements
- Installation locale
- Sur OpenStack
- Sur Google Cloud Platform
- Sur d'autres providers cloud
Architecture
- Composants
- Objets Kubernetes
  - Spécification et statut
  - Noms et UIDs
  - Namespaces
  - Labels et Selectors
  - Annotations
- Nodes
- Pods
Prise en main
- Installation locale
- L'outil kubectl
- Déployer une application microservice Docker
Load Balancing
Mise en réseau
Services
Volumes
Administration
Utilisation avec GCP

Scrum Master Niveau :
Durée :

Scrum Master

Découvrir et approfondir le framework Scrum : les rôles, les cérémonies et les artefacts. Obtenir les bases pour lancer une équipe scrum et réussir sa transformation Agile.

Durée

2 days

Certification

PSM1 - Professionnal Scrum Master

Participants

Cette formation s’adresse aux personnes souhaitant connaître les principes et techniques relatives au rôle de Scrum Master et passer la certification PSM1.

Agenda

Pourquoi choisir l'agilité ?
Le framework Scrum
Définir et maintenir un backlog produit
Scaling Scrum
Mise en pratique du framework
Préparation à la certification

SAFe® for teams Niveau :
Durée :

SAFe® for teams

Build the skills needed to become a high-performing team member of an Agile Release Train (ART)—and learn how to collaborate effectively with other teams—by becoming a SAFe® 4 Practitioner (SP).

Durée

2 days

Certification

SAFe® 4 Practitionner

Participants

Team members who apply Lean and Agile at scale
All members of an Agile Release Train preparing for launch

Prérequis

Familiarity with Agile concepts and principles
Awareness of Scrum, Kanban, and XP
Working knowledge of software and hardware development processes

Agenda

Introducing the Scaled Agile Framework (SAFe)
Building an Agile Team
Planning the Iteration
Executing the Iteration
Executing the Program Increment

Leading SAFe® Niveau :
Durée :

Leading SAFe®

During this two-day course, they’ll learn the principles and practices of the Scaled Agile Framework® (SAFe®), how to execute and release value through Agile Release Trains, and what it means to lead a Lean-Agile transformation at enterprise scale.