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Développement web frontend

Créez des pages web modernes avec HTML, CSS et JavaScript. Apprenez le responsive design, l’accessibilité, les interactions et les outils de qualité nécessaires à une intégration fiable.

4 mois

Aucun diplôme requis

Alternance : Non

Vue d'ensemble

Le frontend est la partie visible d’un service numérique, mais il doit aussi être rapide, accessible et robuste. Cette formation part des fondamentaux pour construire un site complet sans dépendre immédiatement d’un framework. Les participants structurent les contenus en HTML, mettent en œuvre une interface responsive en CSS et ajoutent des interactions en JavaScript. Ils apprennent à utiliser les outils du navigateur pour diagnostiquer un problème, mesurer les performances et vérifier l’accessibilité. Le projet final est intégré depuis une maquette, testé puis publié.

Ce que vous allez maîtriser

HTML sémantique

Structuration claire des contenus, formulaires accessibles et bonnes pratiques pour le référencement.

CSS responsive

Mise en page avec Flexbox et Grid, composants adaptatifs et gestion cohérente des styles.

JavaScript interactif

Manipulation du DOM, événements, modules et appels réseau pour enrichir les parcours utilisateur.

Qualité frontend

Contrôle de l’accessibilité, performance, compatibilité navigateur et mise en ligne du site.

Frais de scolarité

2 990 €

Possibilité de financement OPCO / Alternance

Prochaine rentrée : Octobre 2026

Rythme : 4 semaines en ligne

Campus : Distanciel

Langue : Français

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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."