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Développement Backend Symfony Avancé

Approfondissez Symfony pour des applications métier complexes. Travaillez l’architecture, Messenger, les performances, la sécurité avancée et l’observabilité afin de fiabiliser un backend en production.

6 mois

Bac+3 ou expérience Symfony

Alternance : Oui

Vue d'ensemble

Une application Symfony mature doit absorber de nouveaux besoins sans accumuler une dette technique incontrôlable. Ce parcours avancé travaille le découpage métier, les événements et les traitements asynchrones afin de réduire le couplage. Les participants diagnostiquent ensuite les performances de Doctrine, ajoutent du cache et sécurisent les opérations sensibles. Le projet fil rouge inclut des files de messages, des stratégies de reprise et une supervision exploitable. Chaque décision est documentée et validée par des tests, des mesures et des scénarios de panne.

Ce que vous allez maîtriser

Architecture métier

Découpage modulaire, cas d’usage, événements et dépendances maîtrisées dans un projet Symfony.

Asynchronisme

Traitements avec Messenger, reprise sur erreur, idempotence et suivi des files de messages.

Performance & données

Profilage, cache, optimisation Doctrine, transactions et maîtrise des accès concurrents.

Sécurité & supervision

Contrôles d’accès, audit, logs, métriques et procédures de diagnostic en production.

Frais de scolarité

5 990 €

Possibilité de financement OPCO / Alternance

Prochaine rentrée : Octobre 2026

Rythme : 3 semaines / 1 semaine

Campus : Hybride

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."