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Développement Framework Laravel

Développez des applications métier avec Laravel. Structurez le domaine, modélisez les données, créez des API sécurisées et fiabilisez la livraison grâce aux tests et aux outils de l’écosystème PHP.

5 mois

Bac+2 recommandé

Alternance : Non

Vue d'ensemble

Laravel accélère la création d’applications PHP tout en fournissant un cadre cohérent pour les données, la sécurité et les traitements asynchrones. La formation prend appui sur une application métier développée progressivement. Les participants définissent le modèle, construisent des services, exposent une API et mettent en place l’authentification. Ils apprennent également à tester les règles importantes, utiliser les files de tâches et préparer la production. L’objectif est de savoir exploiter le framework sans placer toute la logique dans les contrôleurs ni dépendre de recettes fragiles.

Ce que vous allez maîtriser

Architecture Laravel

Organisation des couches, services, dépendances et règles métier dans une application maintenable.

Eloquent & données

Modélisation relationnelle, migrations, requêtes, transactions et optimisation des accès aux données.

API & sécurité

Création d’API REST, authentification, autorisations, validation et limitation des requêtes.

Tests & livraison

Tests automatisés, files de tâches, cache, observabilité et déploiement reproductible du projet.

Frais de scolarité

4 490 €

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."