- Formation Full Stack Spring Boot / Angular en Tunisie
Durée totale : 80 heures
🎯 Objectifs pédagogiques
Cette formation a pour objectif de permettre aux participants de :
- Acquérir les bases nécessaires pour comprendre et pratiquer le développement web complet.
- Maîtriser les concepts fondamentaux de Spring Boot pour le développement back-end.
- Comprendre et utiliser Angular et TypeScript pour le front-end.
- Connecter un front Angular avec un back-end Spring Boot.
- Réaliser une application de gestion complète (CRUD) en mode full stack.
📘 Programme détaillé
🧩 Module 0 : Mise à niveau et outils de développement (20h)
Partie 1 – Git et GitHub
- Installation et configuration de Git
- Création et clonage de dépôts GitHub
- Commandes de base : clone, add, commit, push, pull
- Travail collaboratif sur un même dépôt
- Résolution de conflits de fusion
Partie 2 – Bases du langage Java
- Classe, objet, attribut, méthode
- Modificateurs d’accès (public, private, protected)
- Constructeurs, getters et setters
- Héritage et polymorphisme
- Méthodes statiques et interfaces
- Utilisation de plusieurs packages et import
Partie 3 – Base de données MySQL
- Commandes sur la structure :
CREATE DATABASE, CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE - Commandes sur les données :
INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT - Relations entre tables (clé étrangère)
- Exemple : base GestionProduit avec tables Categorie, Produit, ProdCategorie
Partie 4 – HTML & CSS
- Balises de base : <html>, <head>, <body>, <h1>, <p>, <img>, <a>
- Listes, tableaux, boutons radio, cases à cocher, listes déroulantes
- Formulaires HTML : méthodes GET et POST
- Envoi et réception de données entre pages
- Feuilles de style CSS :
- Sélecteurs, classes, identifiants
- Couleurs, marges, bordures, alignement
- Mise en forme d’un formulaire complet
🧩 Module 1 : Introduction à Spring Boot & Angular (6h)
- Architecture 3-tiers et microservices
- Installation des outils : JDK, Spring Initializr, Maven, Node.js, Angular CLI, VS Code, STS, XAMPP, Postman
- Structure d’un projet Spring Boot et Angular
🧩 Module 2 : Développement Back-End avec Spring Boot (24h)
- Rappels Java et annotations Spring Boot
- Gestion des entités avec JPA / Hibernate
- Repositories (JpaRepository, CrudRepository)
- Services et logique métier
- Controllers et API REST
- Relations entre entités (OneToMany, ManyToOne)
- Validation des données (Bean Validation)
- Sécurité avec Spring Security (authentification, autorisation, rôles)
- Tests unitaires et d’intégration
🧩 Module 3 : Développement Front-End avec Angular (24h)
- Introduction à Angular et TypeScript
- Structure d’un projet Angular
- Composants, Templates et Data Binding
- Directives et Pipes
- Services et Injection de dépendances
- Routage et navigation
- Formulaires (template-driven et reactive forms)
- Communication avec une API REST (HttpClient)
- Gestion d’état et Observables (RxJS)
- Authentification et gestion des rôles côté front
🧩 Module 4 : Projet fil rouge – Application complète (6h)
- Application complète de gestion (ex : Gestion d’articles et fournisseurs)
- Back-end : API REST avec Spring Boot
- Front-end : Angular connecté à l’API
- Authentification utilisateur et gestion des rôles
- Déploiement et tests finaux
2) Formation DevOps en Tunisie
⏱ Durée totale : 60 heures
🧱 🔹 MODULES DU PROGRAMME
🔵 1. Introduction au DevOps
⏱ 5 heures
- Qu’est-ce que le DevOps
- Cycle de vie logiciel (SDLC)
- Culture DevOps (CI/CD)
- Rôle du DevOps Engineer
🟢 2. Linux & Commandes essentielles
⏱ 10 heures
- Navigation Linux
- Gestion des fichiers
- Permissions
- Installation de logiciels
- Scripts Bash simples
👉 Très important (base DevOps)
🟡 3. Gestion de version avec Git
⏱ 10 heures
- Installation Git
- Commit / push / pull
- Branches
- Collaboration (GitHub)
🟠 4. Intégration Continue (CI) avec Jenkins
⏱ 10 heures
- Installation Jenkins
- Création de pipeline
- Build automatique
- Tests automatisés
🔴 5. Conteneurisation avec Docker
⏱ 10 heures
- Introduction Docker
- Images et containers
- Dockerfile
- Docker Compose
👉 Module clé DevOps 🔥
🟣 6. Introduction à Kubernetes
⏱ 5 heures
- Concepts (Pods, Services)
- Déploiement simple
- Gestion des containers
⚫ 7. Déploiement continu (CD)
⏱ 5 heures
- Pipeline CI/CD complet
- Déploiement automatique
- Bonnes pratiques
⚪ 8. Projet pratique DevOps
⏱ 5 heures
- Projet :
👉 Déployer une application avec :- Git + Jenkins + Docker
📊 🔥 RÉCAPITULATIF
| Module | Heures |
| Introduction DevOps | 5h |
| Linux | 10h |
| Git | 10h |
| Jenkins | 10h |
| Docker | 10h |
| Kubernetes | 5h |
| CI/CD | 5h |
| Projet | 5h |
| TOTAL | 60h |
🎯 🧑💻 Objectifs de la formation
À la fin de la formation :
✔ Comprendre le DevOps
✔ Utiliser Git pour gérer le code
✔ Créer des pipelines CI/CD
✔ Déployer des applications avec Docker
✔ Avoir une vision globale DevOps
🎯 👥 Public cible
- Développeurs (Java, Web…)
- Administrateurs systèmes
- Étudiants informatique
- Débutants motivés
3) Formation : Data Analyste Big Data (50h)
🎯 1. Objectifs de la formation
À la fin de cette formation, le participant sera capable de :
- Comprendre les concepts fondamentaux du Big Data
- Manipuler et analyser des données avec Python
- Utiliser des outils d’analyse comme Power BI
- Interroger des bases de données avec SQL
- Traiter des volumes de données importants avec Apache Spark
- Construire des tableaux de bord interactifs
- Réaliser un mini-projet Data Analyst complet
👥 2. Public cible
- Étudiants en informatique, gestion, statistiques
- Développeurs souhaitant évoluer vers la Data
- Analystes métier (finance, marketing…)
- Toute personne souhaitant devenir Data Analyst
Prérequis :
- Bases en informatique
- Notions de logique / mathématiques
- Aucun niveau avancé requis en programmation
🕒 3. Durée et organisation
- Durée totale : 50 heures
- Format : présentiel ou à distance
- Approche : théorie (30%) + pratique (70%)
📚 4. Programme détaillé (50h)
🔹 Module 1 : Introduction au Big Data (4h)
- Définition du Big Data
- Les 5V (Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur)
- Architecture Big Data
- Rôle du Data Analyst
🔹 Module 2 : Bases de données & SQL (8h)
- Introduction aux bases de données relationnelles
- Modèle relationnel
- Requêtes SQL :
- SELECT, WHERE, ORDER BY
- JOIN (INNER, LEFT…)
- GROUP BY, HAVING
- Mini TP pratique avec MySQL
🔹 Module 3 : Analyse de données avec Python (12h)
- Introduction à Python
- Librairies principales :
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- Nettoyage et transformation des données
- Analyse exploratoire (EDA)
- TP : analyse d’un dataset réel
🔹 Module 4 : Data Visualization (6h)
- Principes de visualisation
- Création de dashboards avec Power BI
- Graphiques :
- histogrammes
- courbes
- cartes
- TP : tableau de bord interactif
🔹 Module 5 : Big Data & Apache Spark (10h)
- Introduction à Hadoop
- Concepts de Apache Spark
- Traitement distribué
- Spark avec Python (PySpark)
- Manipulation de données volumineuses
- TP pratique
🔹 Module 6 : Projet Data Analyst (8h)
- Étude de cas réelle :
- nettoyage des données
- analyse
- visualisation
- Création d’un dashboard
- Présentation du projet
🔹 Module 7 : Bonnes pratiques & métiers (2h)
- Méthodologie d’analyse
- Data storytelling
- Introduction aux métiers :
- Data Analyst
- Data Engineer
- Data Scientist
🧪 5. Méthodologie pédagogique
- Cours interactifs
- Travaux pratiques (TP)
- Études de cas réels
- Mini-projets
- Projet final
📊 6. Évaluation
- Exercices pratiques
- Quiz
- Projet final (présentation + dashboard)
🏆 7. Résultats attendus
À la fin, le participant pourra :
- Analyser des données réelles
- Créer des dashboards professionnels
- Utiliser des outils Big Data
- Se préparer à des certifications (ex : Power BI)