Keycloack : sécuriser et intégrer l’authentification dans vos applications
Maîtrisez la gestion des identités et des accès pour sécuriser vos applications web, mobiles et backend avec Keycloak !
Vue d'ensemble
- Bonne connaissance du développement web (Java, Python, JavaScript ou autre)
- Familiarité avec les architectures applicatives modernes (API REST, microservices)
- Notions de base sur l'authentification et les protocoles HTTP
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Présentation et objectifs
Accueil des participants, présentation du programme et des objectifs pédagogiques. État des lieux des connaissances et attentes individuelles.
Machine learning et IA
Concepts fondamentaux du ML : apprentissage supervisé/non supervisé, évaluation de modèles. Introduction au deep learning et au NLP.
Entraînement d’un modèle de classification sur un dataset réel
Collecte et ingestion des données
Sources de données (bases, API, fichiers, streaming). Pipelines ETL/ELT, orchestration et qualité des données.
Mise en place d’un pipeline d’ingestion de données
Stockage et modélisation
Data warehouses, data lakes, lakehouses. Modélisation dimensionnelle (Kimball), schémas en étoile et en flocon.
Conception d’un modèle dimensionnel à partir d’un cas métier
Introduction à l'écosystème data
Panorama du domaine : data engineering, data science, analytics, BI. Rôles et responsabilités dans une organisation data-driven.
Synthèse et certification
Récapitulatif des acquis de la formation. Conseils pour approfondir et prochaines étapes. Préparation à la certification le cas échéant.
QCM de validation des acquis et évaluation de satisfaction
Prochaines sessions
Avis des participants
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
En savoir plus sur le financement