12 leçons basées sur la pratique

Java est un langage de programmation orienté objet, typé statiquement, à usage général. Ce langage est considéré comme une référence en termes de sécurité et de facilité de programmation. De nombreuses banques utilisent Java dans leurs propres applications logicielles et de nombreux sites Web utilisent ce langage pour développer leurs systèmes backend. Un avantage majeur du langage Java est sa portabilité, car le code écrit en Java peut être exécuté sur n'importe quel appareil doté d'une machine virtuelle Java (JVM).

A la fin de ce cours, les enfants auront une base solide dans le langage Java, ce qui les aidera grandement à apprendre des aspects plus avancés du langage.

À la fin de ce module, les étudiants seront capables de :

• Apprendre à travailler dans un environnement de développement intégré (IDE) et comprendre la syntaxe du langage.
• Améliorer la pensée logique et la créativité.
• Apprendre à écrire du code beau et « propre ».
• Appliquer les principes de base de la programmation orientée objet (POO).
• Acquérir une base solide dans les connaissances fondamentales de Java (Java Core).
• Apprendre à écrire leurs propres structures de code, telles que des classes, des méthodes, etc.
• Soft skills : prendre la parole en public, se présenter et présenter ses propres projets.

12 leçons basées sur la pratique

L'étudiant acquiert les connaissances et compétences de base nécessaires pour débuter une carrière dans le test de logiciels (ingénieur QA). Un ingénieur QA compétent est très apprécié sur le marché, car la qualité des produits et la demande du marché dépendent largement de ses connaissances et de ses compétences.

Compétences techniques : Apprentissage des tests manuels et automatisés, capacité à contrôler la qualité des logiciels à toutes les étapes (planification, conception, développement) ; connaissance de la manière d'améliorer le produit et de prévenir les défauts ; capacité à tester des composants individuels et le produit dans son ensemble.

Compétences générales : développer la pensée analytique et logique, la concentration, la capacité d'anticiper et de prévenir les situations indésirables, en explorant le potentiel créatif.

12 leçons basées sur la pratique

Dans ce module, les étudiants seront placés dans le rôle d'un véritable data scientist , chargé de résoudre un problème. Ils suivront les conseils de l'instructeur et suivront les étapes suivies par un data scientist - depuis l'obtention des données et la description du problème jusqu'à sa résolution.

Cette discipline, également connue sous le nom de science des données, est l’une des branches de l’informatique qui a prospéré au cours de la dernière décennie et sert de base à de nombreuses fonctionnalités offertes aujourd’hui par Internet. Il est étroitement lié à des concepts populaires tels que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, le big data, les prédictions, l’apprentissage profond, etc. C'est un domaine dans lequel de grandes entreprises comme Google, Facebook, Amazon, Apple, IBM, Microsoft et d'autres investissent des sommes importantes.

À la fin du module, les étudiants apprendront :

• Diverses méthodes de structuration des données.
• Différents types de données avec leurs avantages et inconvénients.
• Comment explorer un ensemble de données et prendre en compte les critères pertinents.
• Algorithmes de prédiction simples (arbre de décision, Random Forest, SVM, KNN).
• Le concept de statistiques pour l'interprétation des résultats.
• Algorithmes de clustering/regroupement simples (K-Means, DBScan) avec leurs avantages et inconvénients.
• Façons de présenter les résultats et types de graphiques de base.
• Compétences générales : travailler avec des informations, gérer l'attention et comprendre son rôle dans un environnement de travail en équipe.