Bachelor 3 - concepteur développeur & ia STUDI

Description

Le Bachelor 3 - Concepteur Développeur & IA proposé par STUDI forme des experts capables de concevoir et développer des applications intégrant l'intelligence artificielle.

Cette formation opérationnelle permet d'acquérir une maîtrise complète du cycle de développement, depuis l'analyse des besoins jusqu'à la mise en production d'applications sécurisées.

Les étudiants apprennent à maîtriser les langages de programmation modernes (Python, JavaScript, PHP), les frameworks d'IA générative, les technologies de conteneurisation (Docker/Kubernetes) et les méthodes DevOps.

Grâce à une pédagogie hybride alliant 60% de pratique et 40% de théorie, ils développent des compétences recherchées en développement full-stack, intégration d'APIs intelligentes et déploiement automatisé.

Cette formation d'une année débouche sur des postes de concepteur développeur d'applications IA, développeur full-stack spécialisé IA, ingénieur logiciel ou chef de projet technique, avec des perspectives salariales attractives et une forte employabilité dans un secteur en pleine expansion technologique.

Programme

• Développement applicatif avancé : architecture logicielle, frameworks modernes, intégration continue et déploiement
• Intelligence artificielle et machine learning : fondamentaux, algorithmes, traitement des données, mise en œuvre de solutions IA
• Bases de données et gestion de l'information : conception, modélisation, systèmes NoSQL et SQL, optimisation des requêtes
• Conception et gestion de projets numériques : méthodologies Agile, gestion des équipes, outils collaboratifs et suivi de projets
• Environnement technologique et sécurité informatique : systèmes d’exploitation, sécurité des applications, protection des données et cyberdéfense

Objectifs de la formation

• Concevoir et développer des applications intégrant des solutions d'intelligence artificielle performantes
• Maîtriser les langages de programmation modernes et les frameworks associés pour le développement logiciel
• Intégrer les principes de l’analyse des données et du machine learning dans des projets concrets
• Appliquer des méthodologies agiles pour gérer efficacement un cycle de production logiciel
• Assurer la sécurité, la maintenabilité et la qualité du code dans des environnements professionnels