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Fullstack Web Architecture

Concevez l’architecture d’applications web robustes et évolutives. Comparez les modèles, structurez les services, sécurisez les échanges et automatisez la livraison d’un système Full Stack observable.

8 mois

Bac+3 ou expérience équivalente

Alternance : Oui

Vue d'ensemble

À mesure qu’un produit grandit, les décisions d’architecture déterminent sa capacité à évoluer sans fragiliser la production. Cette formation s’adresse aux développeurs expérimentés qui souhaitent passer d’une vision centrée sur le code à une vision système. Un cas fil rouge sert à comparer plusieurs architectures, formaliser des contrats d’API, organiser les données et automatiser le déploiement. Les participants documentent leurs arbitrages en tenant compte du coût, de la sécurité, de la maintenabilité et des compétences disponibles dans l’équipe.

Ce que vous allez maîtriser

Architecture logicielle

Choix argumenté entre monolithe modulaire, services distribués et architectures orientées événements.

Contrats & intégration

Conception d’API versionnées, documentation des contrats et orchestration fiable des échanges.

Cloud & observabilité

Conteneurisation, déploiement cloud, métriques, traces et alertes pour suivre le système en production.

Sécurité & résilience

Gestion des identités, protection des données, tolérance aux pannes et reprise après incident.

Frais de scolarité

7 990 €

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."