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SUMMARY:A4Q Sélénium
DESCRIPTION:Certification internationale dédiée à l’automatisation des tests web et à la spécialisation en test logiciel.Formation 100 % pratique d’une durée de 5 jours\, basée sur l’utilisation des outils Selenium\, Java\, Git\, Maven et JUnit. \n\nProgramme de la formation\nLe programme de la formation est une alternance entre la théorie 20 % et la pratique 80 %. \n\n1. Concepts de l’automatisation \n1.1 Pourquoi automatiser ? \n1.2 Facteurs de succès de l’automatisation \n1.3 Bénéfices et limites de l’automatisation \n1.4 Comment choisir les tests à automatiser ? \n1.5 Approches de l’automatisation \n\n2. Introduction à Selenium et au test automatisé \n2.1 Présentation de Selenium WebDriver et de son rôle dans l’automatisation des tests \n2.2 Compréhension des principes fondamentaux du test automatisé \n2.3 Introduction aux principes de BDD et de Cucumber \n\n3. Configuration de l’environnement de développement \n3.1 Installation et configuration de Java JDK \n3.2 Configuration de l’IDE (Eclipse\, IntelliJ IDEA) \n3.3 Configuration de Maven pour la gestion des dépendances et la construction du projet \n\n4. Configuration du projet pratique avec Maven \n4.1 Création d’un nouveau projet Maven \n4.2 Ajout des dépendances nécessaires pour Selenium WebDriver et Cucumber dans le fichier xml \n4.3 Organisation du projet en utilisant des packages et des répertoires \n\n5. Mise en place des étapes de test avec des classes de définition de pas \n5.1 Création de classes de définition de pas en Java pour lier les étapes de test aux scénarios BDD \n5.2 Utilisation des annotations Cucumber pour marquer les méthodes comme correspondant à des étapes de Gherkin \n\n6. Configuration de Selenium WebDriver \n6.1 Initialisation de l’instance WebDriver dans le framework de test \n6.2 Configuration des options du pilote (gestion des options de navigateur\, gestion des attentes\, etc.) \n6.3 Utilisation de Page Object Model (POM) pour organiser les interactions avec les éléments de la page \n\n7. Exécution des tests et génération de rapports \n7.1 Exécution des tests automatisés à l’aide de JUnit ou TestNG \n7.2 Utilisation de plugins Maven pour exécuter les tests et générer des rapports \n7.3 Configuration de rapports HTML pour visualiser les résultats des tests \n\n8. Intégration continue et déploiement continu (CI/CD) \n8.1 Intégration de tests automatisés dans un pipeline CI/CD avec des outils tels que Jenkins \n8.2 Configuration de la compilation automatique et de l’exécution des tests à chaque déploiement \n\n9. Gestion des données de test avec Cucumber \n9.1 Utilisation de tables et de paramètres dans les scénarios pour fournir différentes données de test \n9.2 Intégration avec des sources de données externes (CSV\, Excel\, bases de données) \n\n10. Bonnes pratiques et astuces \n10.1 Organisation du code de test pour une maintenabilité et une extensibilité maximales \n10.2 Utilisation de l’injection de dépendances pour rendre le code plus modulaire \n10.3 Gestion des éléments dynamiques et des attentes dans les tests \n\n11. Workshop \n11.1 Automatisation avec la méthode capture / play back \n11.2 Automatisation avec Selenium WebDriver : script linéaire \n11.3 Automatisation avec Selenium WebDriver en utilisant le Design Pattern PO \n11.4 Automatisation avec Selenium WebDriver en utilisant l’approche test pilotée par les données et les mots-clés : initiation à Robot Framework
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SUMMARY:Google TensorFlow Developer Certificate
DESCRIPTION:Formation dédiée à la préparation de la Google TensorFlow Developer Certificate.\nElle permet de concevoir\, entraîner et optimiser des modèles de Deep Learning avec TensorFlow/Keras (Computer Vision\, NLP\, séries temporelles)\, conformément aux exigences de l’examen officiel.\nFormation de 4 jours\, orientée pratique\, avec projets et examens blancs. \n\nProgramme de la formation\n1. Fondamentaux TensorFlow & Keras :\n1.1 Présentation de l’écosystème TensorFlow\n1.2 Tensors\, graphes de calcul et pipelines de données\n1.3 API Keras : Sequential vs Functional\n1.4 Entraînement\, validation et callbacks\nTP : Implémentation d’un premier réseau de neurones dense \n2. Réseaux de neurones profonds (DNN) :\n2.1 Fonctions d’activation\n2.2 Fonctions de perte (loss functions) et optimiseurs\n2.3 Overfitting et techniques de régularisation\n2.4 Early stopping et généralisation\nTP : Modèle de classification tabulaire optimisé \n3. Computer Vision avec CNN :\n3.1 Convolutions et pooling\n3.2 Data augmentation\n3.3 Transfer Learning (MobileNet\, EfficientNet)\n3.4 Fine-tuning des modèles pré-entraînés TP : Classification d’images multi-classes \n4. NLP et séries temporelles :\n4.1 Tokenization et embeddings\n4.2 Réseaux récurrents : RNN\, LSTM\, GRU\n4.3 Modèles séquentiels\n4.4 Prévision des séries temporelles TP : Analyse de texte et forecasting \n5. Optimisation et performance des modèles :\n5.1 Choix et ajustement des hyperparamètres\n5.2 Batch size et learning rate scheduling\n5.3 Analyse et interprétation des métriques\n5.4 Gestion des erreurs courantes à l’examen\nTP : Amélioration et optimisation d’un modèle existant \n6. Simulation d’examen et certification :\n6.1 Revue complète du syllabus officiel\n6.2 Examens blancs chronométrés\n6.3 Correction détaillée et bonnes pratiques\n6.4 Stratégies de passage de l’examen\nTP : Mini-projets conformes au format de la certification
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