Développement et déploiement de solutions de données
D'un poste de travail vide jusqu'à une application déployée automatiquement, surveillée et reproductible : Git, Jenkins, Docker, Kubernetes, Helm, Ansible, Terraform et l'observabilité.
21 modules151 leçons53 en accès libre
Avec projet final
Apprentissage supervisé : de zéro à un projet professionnel
Un parcours complet et progressif : du vocabulaire de base à la mise en production d'un modèle. Type de problème, préparation des données, algorithmes de classification et de régression, métriques et coûts métier, pipelines anti-fuite, interprétabilité, déploiement et surveillance — avec dix travaux pratiques et un projet final.
25 modules124 leçons14 en accès libre
Avec projet final
Apprentissage profond : de l'intuition au déploiement
Des réseaux de neurones aux Transformers : tenseurs, MLP, propagation avant, gradient et rétropropagation, optimisation, initialisation, régularisation, puis CNN, RNN/LSTM/GRU, attention, embeddings et modèles génératifs — jusqu'au déploiement MLOps et à l'éthique. Cinq TP PyTorch, un projet final défendable, neuf approfondissements modernes.
9 modules52 leçons10 en accès libre
Les mains dans le code
Guide pratique express
La famille Claude : Code, Cowork et Design — le manuel pratique
Le manuel pratique de la famille Claude pour développeurs : commander Claude Code depuis ton terminal, cadrer les permissions, fabriquer des Skills, déléguer aux sous-agents, automatiser via les hooks et brancher des serveurs MCP, puis collaborer dans Cowork et prototyper dans Design.
5 modules21 leçons4 en accès libre
Les mains dans le code
Avec projet final
Elasticsearch, OpenSearch, Kibana et Neo4j : le labo Docker clé en main
Un labo Docker qui démarre en une commande, testé de bout en bout, pour apprendre la recherche full-text avec Elasticsearch et OpenSearch, les tableaux de bord Kibana et les graphes Neo4j en Cypher — sur un même jeu de données, avec chaque requête vérifiée et une leçon entière de dépannage.
7 modules42 leçons8 en accès libre
Les mains dans le code
Avec projet final
Kubernetes avec Docker Desktop : de l'installation au déploiement complet
Kubernetes sur ta propre machine, sans cloud ni minikube : tu actives le cluster intégré à Docker Desktop, puis tu apprends Pods, Deployments, Services, Ingress, ConfigMaps, Secrets, volumes, Jobs, autoscaling, Helm et RBAC en construisant une vraie application. Une pratique guidée complète par module, chaque commande suivie de sa sortie réelle, et un kit GitHub de tous les manifestes testés.
8 modules49 leçons6 en accès libre
Les mains dans le code
Terraform par la pratique : de la première ressource locale au multi-cloud
Terraform appris en le faisant : neuf projets guidés pas à pas, du premier fichier créé en local jusqu’à un projet qui pilote GitHub, AWS, Azure et Google Cloud. Bucket S3, site statique, Security Group, utilisateur IAM, dépôt GitHub as code, variables, state, modules et workflow d’équipe. Théorie courte appuyée sur la documentation HashiCorp, quiz corrigé par module, destroy propre par projet.
7 modules26 leçons6 en accès libre
Les mains dans le code
Avec projet final
Monitoring et observabilité : Prometheus, Grafana, logs, métriques et alertes
Superviser une application qui tourne, sur ta machine, avec Prometheus, Alertmanager, Grafana, Loki et Alloy en Docker Compose, autour d'une API instrumentée de bout en bout. Métriques, PromQL, tableaux de bord, logs corrélés, alertes qui arrivent vraiment, puis un projet final. Chaque commande suivie de sa sortie réelle, une pratique guidée par module, un kit GitHub testé.
