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Développement frontend avec Vue.js

Développez une application frontend avec Vue 3 et TypeScript. Composez les écrans, gérez l’état, les routes et les formulaires, consommez une API puis testez et publiez le projet.

3 mois

Bac+2 recommandé

Alternance : Non

Vue d'ensemble

Vue 3 offre une prise en main progressive tout en permettant de construire des applications structurées. Cette formation s’adresse aux développeurs qui possèdent déjà les bases de JavaScript et souhaitent maîtriser un framework frontend complet. Le projet fil rouge introduit la Composition API, le routage, la gestion d’état, les formulaires et les appels réseau. Les participants écrivent des tests de composants et apprennent à isoler la logique réutilisable. La dernière étape couvre l’optimisation, la configuration par environnement et la publication automatisée.

Ce que vous allez maîtriser

Composants Vue 3

Création de composants réutilisables avec Composition API, propriétés, événements et slots.

Routes & état

Navigation, stores, données calculées et partage d’état prévisible entre les écrans.

API & formulaires

Requêtes distantes, validation typée, états de chargement et messages d’erreur accessibles.

Tests & publication

Tests de composants, optimisation, variables d’environnement et déploiement continu du frontend.

Frais de scolarité

2 490 €

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."