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No-Code Operations

Transformez une idée en produit numérique testable sans développement lourd. Structurez les parcours, prototypez dans Figma, assemblez une solution No-Code et mesurez les usages avant une mise en ligne maîtrisée.

3 mois

Bac conseillé

Alternance : Non

Vue d'ensemble

Un produit numérique utile ne commence pas par un outil, mais par un problème clairement formulé. Ce parcours court combine les bases du Product Design, le prototypage dans Figma et la construction No-Code. Les participants partent d’un besoin réel, interrogent des utilisateurs, hiérarchisent les fonctionnalités puis réalisent une première version exploitable. Des tests réguliers permettent de corriger le parcours avant la publication. La formation convient aux profils qui souhaitent valider une idée, contribuer à un projet digital ou dialoguer plus efficacement avec une équipe technique.

Ce que vous allez maîtriser

Cadrage produit

Définition du problème, des utilisateurs, des objectifs et des indicateurs utiles avant la conception.

Prototypage Figma

Création de parcours, wireframes et prototypes interactifs cohérents avec une interface accessible.

Construction No-Code

Assemblage de pages, bases de données et automatisations simples dans un outil No-Code adapté.

Tests & itérations

Organisation de tests utilisateurs, analyse des retours et amélioration rapide du produit avant lancement.

Frais de scolarité

2 490 €

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."