Devenir développeur web PHP
Le catalogue prépare au métier de développeur web PHP avec un parcours de 22 cours (116 leçons, 367 exercices, environ 68 heures), de « Bases de la programmation et algorithmique » à « Docker et déploiement ». 5 cours du catalogue citent ce métier parmi leurs débouchés.
- 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
Les étapes du parcours
Fondamentaux
Front-end
SQL
PHP
Back-end
PHP
Back-end
PHP
Back-end
Compétences travaillées
Fondamentaux29
VariablesTypes de baseConditions if / elif / elseBoucles for et whileListesFonctionsAlgorithmiqueNavigationGestion des fichiersRecherche avec grepPipesScripts bashPermissionsVariables d'environnement
Front-end76
Squelette d'un document HTMLBalises, éléments et attributsÉléments de texteListes ul, ol, liLiens hypertextesImages et texte alternatifÉléments sémantiques de structureRepères d'accessibilitéTableaux de donnéesFormulairesValidation native des formulairesSyntaxe d'une règle CSSSélecteurs de baseCascade et ordre des règles
62 autres compétences
SpécificitéHéritageCouleursUnités de mesureTypographiePropriétés personnalisées (variables CSS)Modèle de boîteTypes d'affichagePseudo-classesPseudo-élémentsTransitionsPositionnementSuperposition et z-indexFlexboxAlignement des boîtesDimensionnement flexRetour à la ligne flexCSS GridGrilles adaptatives (repeat, minmax, auto-fit)Zones nomméesPlacement par lignesResponsive designMedia queriesValeurs fluides avec clamp()Container queriesImages responsivesVariables (const, let)Types primitifs JavaScriptOpérateurs et comparaisonsConditionsBouclesValeurs truthy et falsyFonctionsPortée et closuresFonctions de rappelTableauxMéthodes de tableaux (map, filter, reduce)Copie et immuabilitéObjetsDécomposition et spreadJSONGestion des erreursModules ESArbre du DOMSélection d'élémentsModification du DOMCréation d'élémentsPrévention des failles XSSÉvénementsObjet événementPropagation des événementsDélégation d'événementsFormulaires en JavaScriptÉtat et renduStockage localBoucle d'événementsPromessesasync/awaitPromise.allfetchAbortControllerGestion des erreurs asynchrones
SQL24
SELECT et FROMClause WHEREORDER BYDISTINCTCOUNT, SUM, AVG, MIN, MAXGROUP BYHAVINGTester NULL avec IS NULLINNER JOINLEFT JOINAnti-jointureAuto-jointureSous requetesExists
PHP38
Syntaxe de baseVariables et typesConditionsBouclesTableauxFonctionsTypage et strict_typesFormulairesSecuriteClasses et objetsEncapsulation et visibilitéHéritageInterfacesTraits
Back-end39
Requête et réponse HTTPStructure d'une URLMéthodes HTTPCodes de statutPrincipes RESTPaginationValidation des donnéesErreurs structurées (Problem Details)Cache HTTP et ETagCORSRoutageAssertionsnode:testTests asynchrones
25 autres compétences
Doublures de testTest-Driven DevelopmentJestVitestTests d'intégrationCouverture de codeIntégration continueOWASP Top 10Injection SQLPrévention des failles XSSHachage de mots de passeJetons signés (JWT)Cookies sécurisésCSRFContrôle d'accèsEn-têtes de sécuritéConteneursImagesDockerfileBuild multi-étapesSécurité des imagesDocker ComposeRegistre d'imagesCI/CDReverse proxy et HTTPS
Cours qui citent ce métier
Questions fréquentes
Combien de temps faut-il pour suivre le parcours Développeur web PHP ?
Le parcours de base représente environ 68 heures de leçons et d'exercices, réparties en 22 cours et 116 leçons. Tu avances à ton rythme, leçon par leçon.
Faut-il des connaissances avant de commencer ?
Non. Le parcours commence par « Bases de la programmation et algorithmique », un cours sans prérequis.
Quels domaines le parcours couvre-t-il ?
Dans l'ordre : Fondamentaux, Front-end, SQL, PHP, Back-end. Le dernier cours est « Docker et déploiement ».
Le parcours donne-t-il une certification ?
Pas à ce stade. La plateforme ne délivre pas encore de certification et ne revendique ni enregistrement RNCP, ni Qualiopi, ni éligibilité au CPF.
Les autres métiers
Devenir 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
Devenir 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
Devenir 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
Devenir 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
Devenir 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
Devenir 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
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- JavaScript fondamentaux
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- 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
Devenir 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
Devenir 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
Devenir 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
Devenir 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
Devenir 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
Devenir 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
Devenir 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
Dis ce que tu veux savoir faire, on construit ton parcours
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