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Objectifs pédagogiques / Compétences visées

  • Décrire une architecture Cloud native
  • Faire le bon choix et identifier les composants essentiels à la mise en place d'un projet Cloud (Web, IoT) et un projet d'Intelligence Artificielle.

Niveau requis

Connaître les bases du Cloud Microsoft, Amazon ou Google.

Public concerné

Développeurs, architectes.

Programme

Introduction au Cloud

  • Définition d'un Cloud
    • Public
    • Privé
    • Hybride
  • Vocabulaire
  • Les différents modèles de déploiement

Définition d'une architecture en fonction d'un besoin

  • Définition de 3 scénarios
    • Web
    • IoT
    • IA
  • Réflexion sur les architectures possibles
  • Atelier : Définition des architectures

Architecture Web

  • Hébergement
    • Front End
    • Back End
  • Stockages des fichiers statiques
  • Base de données
  • Atelier : Mise en place d'une solution

Architecture IoT

  • Gestion des appareils
  • Passerelle de proximité
  • Réseaux
  • Communication avec les appareils
  • Atelier : Mise en place de la solution

Architecture Big Data

  • Qu'est-ce que le Big Data ?
  • Les différents patterns
  • Les différentes solutions
  • Ingérer, stocker et analyser

Architecture IA

  • Définition de l'IA
    • Historique
    • Vocabulaire
  • Les différents usages aujourd'hui
  • Les différents composants
  • Les différents langages
  • Mettre en place un projet de Machine Learning / Deep Learning
  • Atelier : Mise en place d'une solution prédictive

Synthèse

  • Atelier : Reflexion d'une architecture rassemblant tous les éléments précédents

Modalités d’évaluation des acquis

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

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