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Développement Node.js

Développez des services backend avec Node.js et TypeScript. Concevez une API, gérez les accès aux données, sécurisez l’authentification et préparez une livraison observable et testée.

4 mois

Bac+2 recommandé

Alternance : Non

Vue d'ensemble

Node.js permet de créer des services performants avec un langage partagé entre frontend et backend. Cette formation se concentre sur les aspects qui rendent une API exploitable : contrats clairs, validation, traitement cohérent des erreurs, sécurité et suivi en production. Les participants développent un service TypeScript relié à une base de données, ajoutent une authentification et écrivent des tests automatisés. Le projet est ensuite conteneurisé, documenté et déployé avec des journaux structurés permettant de comprendre rapidement un incident.

Ce que vous allez maîtriser

Runtime & TypeScript

Maîtrise du modèle asynchrone, des modules et du typage pour développer des services fiables.

API REST

Conception de routes, validation, gestion des erreurs, pagination et documentation des contrats.

Données & sécurité

Accès transactionnel aux données, authentification, autorisations et protection des entrées.

Tests & observabilité

Tests automatisés, journaux structurés, métriques, conteneurisation et déploiement du service.

Frais de scolarité

3 490 €

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."