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Développement Framework ReactJS

Créez des interfaces modernes avec React et TypeScript. Structurez les composants, gérez les données et les formulaires, testez les parcours puis déployez une application frontend maintenable.

4 mois

Bac+2 recommandé

Alternance : Non

Vue d'ensemble

React permet de construire des interfaces riches, mais la qualité d’une application dépend surtout de son architecture, du traitement des états et de la fiabilité des parcours. Ce parcours propose une progression pratique autour d’une application fil rouge développée en TypeScript. Les participants apprennent à découper l’interface, consommer une API, valider des formulaires et couvrir les comportements importants par des tests. Ils terminent par l’optimisation et le déploiement, avec une structure de projet facile à reprendre par une autre équipe.

Ce que vous allez maîtriser

Composants React

Création de composants réutilisables, composition d’interfaces et gestion propre des propriétés.

État & données

Gestion des états locaux et distants, requêtes API, cache, chargements et erreurs utilisateur.

TypeScript & formulaires

Typage des données, validation des entrées et construction de formulaires accessibles et fiables.

Tests & déploiement

Tests unitaires et fonctionnels, optimisation du bundle et livraison continue du frontend.

Frais de scolarité

3 490 €

Possibilité de financement OPCO / Alternance

Prochaine rentrée : Octobre 2026

Rythme : 4 semaines en ligne

Campus : Distanciel

Langue : Français (supports ENG)

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Places limitées à 25 étudiants par promotion pour garantir la qualité de l'encadrement.

Programme détaillé

Semestre 1 : Fondations Data & Programmation
Maîtrise des bases indispensables en programmation, manipulation de données et analyse statistique. Les étudiants travaillent notamment avec Python, SQL, Pandas et NumPy, apprennent à nettoyer, structurer et visualiser des jeux de données, puis à construire leurs premiers projets d’analyse.
Semestre 2 : Machine Learning Appliqué
Approfondissement des méthodes de machine learning supervisé et non supervisé. Régression, classification, clustering, préparation des données, feature engineering, évaluation des modèles et optimisation des performances sont abordés à travers des cas pratiques et des projets appliqués.
Semestre 3 : Deep Learning & IA Spécialisée
Introduction aux architectures avancées d’intelligence artificielle : réseaux de neurones, deep learning, NLP et vision par ordinateur. Les étudiants utilisent des frameworks comme PyTorch ou TensorFlow et travaillent sur des problématiques plus complexes jusqu’au déploiement de modèles en production.

Direction Pédagogique

Dr. Antoine Laurent

Ex-Lead Data Scientist chez TechCorp | Ph.D. en Intelligence Artificielle

"Notre objectif n'est pas seulement de vous apprendre à coder des algorithmes, mais de vous donner la vision systémique nécessaire pour transformer une architecture de données complexe en un levier de croissance stratégique pour l'entreprise. Vous serez formés aux standards d'ingénierie les plus stricts du marché."