Un parcours construit pour toi
Écris ce que tu veux savoir faire. Ton parcours n’appartient qu’à toi : il est assemblé à partir de 114 cours, puis chaque leçon est réécrite avec des exemples de ton métier, à ton niveau, dans ta langue.
- Un objectif, un parcours
- Des exemples de ton secteur
- Il s’adapte à tes erreurs
Une même leçon, une version par élève
Les notions ne changent jamais. L’explication, les exemples et les exercices, si. Choisis un profil pour voir la leçon « Listes et boucles » racontée autrement.
Bases de la programmation et algorithmiqueLeçon 3 sur 520 min
Listes et boucles
Profil · Analyse de donnéesAnalyse de données en entreprise (ventes, marketing, finance)
Consigne de personnalisationTravailler sur des listes de chiffres d'affaires mensuels, de montants de commandes ou de températures.
Exemple pour ce profil · Total et moyenne des ventes
ventes = [1200, 950, 1430, 1100]
total = 0
for v in ventes:
total += v
print(total, total / len(ventes))Motif accumulateur : total vaut 4680 et la moyenne 1170.0.
Profil · Site e-commerceSite e-commerce (catalogue, panier, commandes)
Consigne de personnalisationParcourir un panier (liste de prix) pour calculer le total et compter les articles.
Exemple pour ce profil · Compter les produits en rupture
stocks = [5, 0, 12, 0, 3]
ruptures = 0
for s in stocks:
if s == 0:
ruptures += 1
print(f"{ruptures} produits en rupture")Motif compteur combiné à une condition.
Points obligatoires
Identiques pour tous les profils
- Une liste est une collection ordonnée ; les indices commencent à 0 et -1 désigne le dernier élément
- len() donne la taille d'une liste et append() ajoute un élément à la fin
- La boucle for parcourt chaque élément d'une séquence ; range(n) produit 0 à n-1
- La boucle while répète tant qu'une condition est vraie et doit pouvoir s'arrêter
- Le motif accumulateur : initialiser avant la boucle, mettre à jour dans la boucle
Exercice F1-L03-E01
Somme d'une liste
3 tests exécutés en sandbox avant affichage
Comment ton parcours est construit
L'IA ne crée pas le programme. Elle choisit des leçons qui existent, les raconte pour toi, puis tout est vérifié avant d'arriver à l'écran.
Le catalogue
583 leçons rédigées, taguées par compétence, prérequis, niveau et durée.
F1-L03fondamentaux.bouclesdébutant · 20 minLa sélection
L'IA ordonne des leçons existantes. Le serveur vérifie chaque identifiant et chaque prérequis.
Début du parcours Développeur web PHPF1F2F3F5FE1FE2La réécriture
Explication, exemples et exercices sont réécrits dans ta langue et pour ton contexte.
F1-L03web_ecommercefrLe contrôle
Un second passage vérifie que tous les points obligatoires de la leçon sont couverts.
5 points obligatoiresLa sandbox
Chaque exercice généré a ses tests. Sa solution est exécutée avant d'être montrée.
F1-L03-E013 tests
114 cours, 583 leçons, 1 801 exercices
Le catalogue est la source de vérité. Il est rédigé en français, couvre 22 domaines et représente environ 275 heures de contenu.
- Introduction au machine learning (scikit-learn)
- Apprentissage supervisé : régression et classification
- Apprentissage non supervisé : clustering, réduction de dimension
- Évaluation et validation des modèles
- Feature engineering
- Séries temporelles et prévision
- Deep learning avec PyTorch
- Traitement du langage (NLP) et LLM
- Déployer un modèle (API, MLOps de base)
14 parcours vers un métier
Chaque parcours type fixe l'ordre de base des cours. Le tien part de là, puis s'adapte à tes réussites et à tes erreurs.
Data analyst
- Bases de la programmation et algorithmique
- Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- Statistiques descriptives
- Python fondamentaux
- Analyse de données avec pandas et NumPy
- Nettoyage et préparation des données
- Visualisation (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
- Probabilités et statistiques inférentielles
- Analyse exploratoire des données
- Indicateurs métier et KPI
- SQL avancé (CTE, fonctions de fenêtre)
- Data storytelling et présentation des résultats
- Automatiser avec Python (fichiers, Excel, API)
- Tests A/B et expérimentation
- Pipelines ETL simples
- Fondamentaux
- SQL
- Statistiques
- Python
- Analyse de données
Data scientist
- Bases de la programmation et algorithmique
- Terminal et ligne de commande
- Git et GitHub
- Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- SQL avancé (CTE, fonctions de fenêtre)
- Statistiques descriptives
- Probabilités et statistiques inférentielles
- Python fondamentaux
- Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)
- Analyse de données avec pandas et NumPy
- Nettoyage et préparation des données
- Visualisation (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
- Analyse exploratoire des données
- Introduction au machine learning (scikit-learn)
- Apprentissage supervisé : régression et classification
- Apprentissage non supervisé : clustering, réduction de dimension
- Évaluation et validation des modèles
- Feature engineering
- Séries temporelles et prévision
- HTTP et API REST
- API avec FastAPI
- Deep learning avec PyTorch
- Traitement du langage (NLP) et LLM
- Déployer un modèle (API, MLOps de base)
- Docker et déploiement
- Fondamentaux
- SQL
- Statistiques
- Python
- Analyse de données
- Data science
- Back-end
- Python pour le web
Analyste Power BI
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- Modélisation de bases de données
- Statistiques descriptives
- Indicateurs métier et KPI
- Découverte de Power BI Desktop
- Power Query : importer et transformer
- Modélisation en schéma en étoile
- DAX fondamentaux
- DAX avancé (contexte, time intelligence)
- Data storytelling et présentation des résultats
- Concevoir rapports et tableaux de bord
- Service Power BI : publication, partage, sécurité RLS
- SQL
- Statistiques
- Analyse de données
- Power BI
Développeur web JavaScript
- Bases de la programmation et algorithmique
- Terminal et ligne de commande
- Git et GitHub
- Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
- HTML fondamentaux
- CSS fondamentaux
- Mise en page responsive (Flexbox, Grid)
- JavaScript fondamentaux
- DOM et événements
- JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
- Accessibilité et SEO
- Structures de données et complexité
- TypeScript
- React
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- Modélisation de bases de données
- HTTP et API REST
- Node.js fondamentaux
- API avec Express
- Tests automatisés
- Authentification et sécurité web (OWASP)
- Application full-stack React + Node
- Docker et déploiement
- Fondamentaux
- Front-end
- SQL
- Back-end
- JavaScript côté serveur
Développeur web Python
- Bases de la programmation et algorithmique
- Terminal et ligne de commande
- Git et GitHub
- Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
- Python fondamentaux
- Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)
- HTML fondamentaux
- CSS fondamentaux
- Mise en page responsive (Flexbox, Grid)
- JavaScript fondamentaux
- DOM et événements
- JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- Modélisation de bases de données
- HTTP et API REST
- API avec FastAPI
- Django fondamentaux
- Tests automatisés
- Authentification et sécurité web (OWASP)
- Application complète avec Django
- Docker et déploiement
- Fondamentaux
- Python
- Front-end
- SQL
- Back-end
- Python pour le web
Développeur web PHP
- Bases de la programmation et algorithmique
- Terminal et ligne de commande
- Git et GitHub
- Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
- HTML fondamentaux
- CSS fondamentaux
- Mise en page responsive (Flexbox, Grid)
- JavaScript fondamentaux
- DOM et événements
- JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- Modélisation de bases de données
- PHP fondamentaux
- PHP orienté objet et Composer
- PHP et bases de données (PDO)
- HTTP et API REST
- Laravel fondamentaux
- Tests automatisés
- Authentification et sécurité web (OWASP)
- Laravel avancé (API, files d'attente, tests)
- Docker et déploiement
- Fondamentaux
- Front-end
- SQL
- PHP
- Back-end
Développeur web Java
- Bases de la programmation et algorithmique
- Terminal et ligne de commande
- Git et GitHub
- Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
- Structures de données et complexité
- HTML fondamentaux
- CSS fondamentaux
- Mise en page responsive (Flexbox, Grid)
- JavaScript fondamentaux
- DOM et événements
- JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- Modélisation de bases de données
- Java fondamentaux
- Java orienté objet
- Collections, streams et exceptions
- Tests avec JUnit
- HTTP et API REST
- Spring Boot : API REST
- Persistance avec JPA et Hibernate
- Authentification et sécurité web (OWASP)
- Docker et déploiement
- Fondamentaux
- Front-end
- SQL
- Java
- Back-end
Développeur IA
- Bases de la programmation et algorithmique
- Python fondamentaux
- Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)
- Git et GitHub
- Utiliser l'IA générative au travail
- HTTP et API REST
- Intégrer un LLM dans une application
- RAG en production
- Agents IA et automatisation
- Évaluer et superviser un système d'IA
- Docker et déploiement
- Héberger des modèles d'IA en local
- Fondamentaux
- Python
- IA générative
- Back-end
Data engineer
- Terminal et ligne de commande
- Git et GitHub
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- SQL avancé (CTE, fonctions de fenêtre)
- Modélisation de bases de données
- Python fondamentaux
- Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)
- Analyse de données avec pandas et NumPy
- Entrepôts de données et modélisation analytique
- Qualité et gouvernance des données
- Transformer les données avec dbt
- Orchestrer des pipelines avec Airflow
- Traitement distribué avec Spark
- PostgreSQL en pratique (index, performances)
- Docker et déploiement
- Fondamentaux du cloud
- Déployer une application sur le cloud
- Fondamentaux
- SQL
- Python
- Data engineering
- Back-end
- Cloud et DevOps
Analyste marketing
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- Statistiques descriptives
- Indicateurs métier et KPI
- Analytics marketing
- Analytics e-commerce
- Data storytelling et présentation des résultats
- Tests A/B et expérimentation
- Référencement local et présence en ligne
- SQL
- Statistiques
- Analyse de données
- Analytics métier
- Sites et CMS
Ingénieur cloud et DevOps
- Terminal et ligne de commande
- Git et GitHub
- Linux pour le développeur
- Docker et déploiement
- Intégration et déploiement continus
- Fondamentaux du cloud
- Déployer une application sur le cloud
- Kubernetes
- Infrastructure as code avec Terraform
- Cybersécurité : les bases pour tous
- Fondamentaux
- Cloud et DevOps
- Back-end
- Compétences transverses
Développeur mobile
- Bases de la programmation et algorithmique
- Git et GitHub
- JavaScript fondamentaux
- DOM et événements
- JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
- TypeScript
- React
- HTTP et API REST
- Applications mobiles avec React Native
- Applications mobiles avec Flutter
- Fondamentaux
- Front-end
- Back-end
- Mobile
Chef de projet digital
- Utiliser l'IA générative au travail
- Gestion de projet agile
- Analyse métier : du besoin aux spécifications
- Conception UX et maquettes
- RGPD pour les équipes data et produit
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- Indicateurs métier et KPI
- IA générative
- Compétences transverses
- SQL
- Analyse de données
Expert Excel et reporting
- Excel fondamentaux
- Excel : fonctions de recherche et logique
- Excel : tableaux croisés dynamiques
- Modéliser et fiabiliser un classeur Excel
- Utiliser l'IA générative au travail
- Power Query et Power Pivot dans Excel
- Automatiser Excel (VBA et Office Scripts)
- Power Automate : automatiser ses tâches
- Excel
- IA générative
- Power Platform
Ce qui manque au catalogue, nous le disons
Quand ton objectif dépasse le catalogue, la plateforme propose la partie disponible, nomme ce qui manque et enregistre ta demande au lieu d'inventer un parcours.
- Couverture complète
- le parcours est généré normalement.
- Couverture partielle
- la partie disponible est proposée, le reste est nommé.
- Aucune couverture
- ta demande est enregistrée, des parcours proches sont suggérés.
Ton objectif
Analyser les ventes de ma boutique avec Python et Spark
Nous pouvons t'apprendre Python et l'analyse de données. Nous n'avons pas encore de cours sur Spark : ta demande est enregistrée.
- Disponible
- Python fondamentauxAnalyse de données avec pandas et NumPyAnalyse exploratoire des données
- Manquant
- SparkDemande enregistrée
Pour les écoles et les entreprises
Un espace dédié est prévu après la bêta : apprenants et groupes, parcours assignés avec échéances, suivi de la progression et demandes de projets sur mesure.
- Invitation par email, import CSV ou domaine email autorisé
- Parcours du catalogue imposés ou recommandés
- Progression par apprenant et par groupe, notions bloquantes
- Un gestionnaire ne voit pas les conversations avec le tuteur
Ton parcours commence par ton objectif
Décris ce que tu veux savoir faire. Le parcours proposé ne contient que des leçons du catalogue.