Formation Complète en Programmation Informatique

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Formation Complète en Programmation Informatique

Informatique et Programmation : Toute la programmation de A à Z peu-importe le langage est donné dans cette formation, devenez une référence dans la programmation des sites internet, application mobile, jeu vidéo, dessin animé et bien d’autres, que ce soit HTML5, CSS3, JAVASCIPT? PYTHON? Oracle… ou autre, tous les grands langages de programmation sont au rendez-vous;

Formation Complète en Programmation Informatique

1. Introduction à la Programmation

  • Concepts de Base en Programmation :
    • Qu’est-ce que la programmation ? Comprendre les algorithmes, les structures de données, et le flux d’exécution.
    • Introduction aux langages de programmation : Différence entre les langages compilés et interprétés, syntaxe de base, et paradigmes de programmation (procédural, orienté objet, fonctionnel).
  • Choix d’un Langage de Programmation de Départ :
    • Python : Un langage accessible et polyvalent pour les débutants.
    • JavaScript : Indispensable pour le développement web.

2. Langages de Programmation Fondamentaux

  • Python :
    • Syntaxe de base : Variables, types de données, boucles, conditions, et fonctions.
    • Structures de données : Listes, tuples, ensembles, dictionnaires.
    • Programmation Orientée Objet (POO) : Classes, objets, héritage, encapsulation, polymorphisme.
    • Modules et Bibliothèques : Utilisation des modules standards et installation de bibliothèques tierces.
  • JavaScript :
    • Syntaxe de base : Variables, opérateurs, conditions, boucles.
    • Fonctions et événements : Comprendre les fonctions, les fonctions anonymes, les événements DOM.
    • Programmation Asynchrone : Promesses, async/await, gestion des callbacks.
    • DOM Manipulation : Interagir avec le DOM, manipuler les éléments HTML et les événements.

3. Structures de Données et Algorithmes

  • Concepts Clés :
    • Structures de données linéaires : Tableaux, listes chaînées, piles, files d’attente.
    • Structures de données non linéaires : Arbres, graphes, tables de hachage.
  • Algorithmes Fondamentaux :
    • Recherche : Recherche linéaire, recherche binaire.
    • Tri : Tri à bulles, tri par insertion, tri rapide, tri fusion.
    • Algorithmes de parcours : Parcours en profondeur, en largeur pour les arbres et graphes.

4. Programmation Orientée Objet (POO)

  • Concepts de la POO :
    • Classes et Objets : Définition et utilisation des classes, création d’objets.
    • Héritage et Polymorphisme : Héritage simple et multiple, méthodes redéfinies.
    • Encapsulation : Accès aux attributs, getters et setters.
    • Abstraction : Classes abstraites, interfaces, et méthodes abstraites.
  • Implémentation en Python et Java :
    • Exemples pratiques de la POO dans ces langages avec des cas d’utilisation concrets.

5. Développement Web

  • HTML/CSS :
    • HTML : Structure de base d’une page web, éléments HTML, attributs, et sémantique.
    • CSS : Styles de base, mise en page, flexbox, grid layout, media queries.
  • JavaScript pour le Web :
    • DOM Manipulation : Sélection d’éléments, modification du contenu et des styles.
    • APIs Web : Fetch API, manipulation des requêtes HTTP.
    • Frameworks et Bibliothèques : Introduction à React.js pour créer des applications web interactives.
  • Backend Development :
    • Introduction aux serveurs : Serveurs HTTP, gestion des routes, concepts RESTful.
    • Node.js : Utilisation de Node.js pour créer un serveur web basique.
    • Bases de données : Interaction avec une base de données, introduction à SQL.

6. Bases de Données

  • Modélisation des Données :
    • Concepts de base de la modélisation des données : Entités, relations, et schémas.
    • Diagrammes Entité-Relation (ERD) : Représentation graphique des données et de leurs relations.
  • SQL (Structured Query Language) :
    • Commandes de base : SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.
    • Fonctions avancées : JOINS, GROUP BY, HAVING, sous-requêtes.
    • Gestion des Transactions : Transactions, ACID properties, verrouillages.
  • Bases de Données NoSQL :
    • Introduction aux bases de données NoSQL : MongoDB, Redis.
    • Concepts de base : Collections, documents, indexation.

7. Développement Mobile

  • Applications Mobiles avec React Native :
    • Introduction à React Native : Créer des applications cross-platform.
    • Composants et Navigation : Utilisation des composants React Native, gestion de la navigation.
    • Accès aux fonctionnalités natives : Caméra, GPS, stockage local.
  • Développement Android :
    • Introduction à Android Studio : Configurer et démarrer un projet Android.
    • Interface utilisateur : Création d’interfaces avec XML, manipulation des activités.
    • Interaction avec le backend : Consommation d’APIs RESTful, gestion des données.

8. Développement Logiciel Avancé

  • Patrons de Conception (Design Patterns) :
    • Patrons de création : Singleton, Factory, Builder.
    • Patrons structurels : Adapter, Facade, Decorator.
    • Patrons comportementaux : Observer, Strategy, Command.
  • Méthodologies de Développement :
    • Agile, Scrum : Introduction aux méthodologies de gestion de projet logiciel.
    • Git et GitHub : Gestion de versions avec Git, collaboration sur GitHub.
    • Tests et Débogage : Test-driven development (TDD), tests unitaires, outils de débogage.

9. Programmation Systèmes et Réseau

  • Programmation Systèmes :
    • Concepts de base : Processus, threads, synchronisation.
    • Gestion de la mémoire : Allocation dynamique, pointeurs, gestion des ressources.
    • Scripts Shell : Automatisation de tâches sous Unix/Linux avec bash.
  • Programmation Réseau :
    • Concepts de base des réseaux : Modèle OSI, TCP/IP, sockets.
    • Développement d’applications réseau : Serveurs TCP/UDP, communication inter-processus.

10. Intelligence Artificielle et Machine Learning

  • Introduction à l’IA et au Machine Learning :
    • Concepts de base de l’IA, différence entre IA, machine learning, et deep learning.
    • Algorithmes de machine learning : Régression linéaire, arbres de décision, SVM, réseaux de neurones.
  • Python pour le Machine Learning :
    • Utilisation de bibliothèques Python comme Scikit-learn, TensorFlow, et Keras.
    • Prétraitement des données, entraînement de modèles, évaluation des performances.
  • Projets Pratiques :
    • Implémentation de projets comme la classification d’images, la reconnaissance de texte, ou l’analyse de sentiments.

11. Sécurité Informatique

  • Introduction à la Sécurité :
    • Concepts de base en sécurité : Confidentialité, intégrité, disponibilité.
    • Attaques courantes : SQL injection, XSS, CSRF, et techniques de prévention.
  • Cryptographie :
    • Algorithmes de chiffrement : Symétrique (AES), asymétrique (RSA).
    • Hachage et signatures numériques.
  • Sécurité des Applications Web :
    • Meilleures pratiques pour sécuriser une application web.
    • Introduction à OWASP et aux vulnérabilités courantes.

12. Projets et Stages

  • Projets Pratiques :
    • Réalisation de projets complets (site web, application mobile, système d’information, etc.) pour mettre en pratique les compétences acquises.
  • Stages et Expérience Professionnelle :
    • Participation à des stages pour acquérir une expérience professionnelle en développement logiciel.

13. Certification et Recherche d’Emploi

  • Certifications :
    • Envisagez de passer des certifications comme Microsoft Certified: Azure Developer, AWS Certified Developer, Oracle Certified Java Programmer, etc.
  • Création de Portfolio :
    • Compilation de vos projets et expériences dans un portfolio en ligne.
  • Préparation aux Entretiens :
    • Pratique des algorithmes et des structures de données pour les entretiens techniques.
    • Techniques pour réussir les entretiens d’embauche en développement logiciel.

14. Ressources et Formations Complémentaires

  • MOOCs et Cours en Ligne : Explorez des plateformes comme Coursera, edX, Udemy, et LinkedIn Learning pour des cours supplémentaires.
  • Communautés et Forums : Rejoignez des communautés de développeurs comme Stack Overflow, GitHub, et Reddit pour poser des questions et partager des connaissances.
  • Livres Recommandés :
    • « Clean Code » de Robert C. Martin pour des pratiques de codage propres.
    • « Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software » des auteurs Erich Gamma et al.
    • « The Pragmatic Programmer » de Andrew Hunt et David Thomas.

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