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SUMMARY:ISTQB Niveau Foundation
DESCRIPTION:Certification internationale très demandée et reconnue sur le marché de l’emploi.Formation de 5 jours\, comprenant 4 jours de cours et 1 journée de workshop pratique sur les outils JIRA et XRAY\, avec 6 examens blancs pour une préparation optimale à l’examen. \n\nProgramme de la formation\n1. Fondamentaux des tests \n1.1 Que sont les tests ? \n\n\n1.1.1 Objectifs habituels des tests \n\n\n1.1.2 Test et débogage \n\n\n1.2 Pourquoi les tests sont-ils nécessaires \n\n\n1.2.1 Contribution des tests au succès \n\n\n1.2.2 Test et assurance qualité \n\n\n1.2.3 Erreurs\, défauts et défaillances \n\n\n1.3 Principes du test \n1.4 Activités de test\, testware et rôles dans le test \n\n\n1.4.1 Activités et tâches de test \n\n\n1.4.2 Le processus de test selon le contexte \n\n\n1.4.3 Testware \n\n\n1.4.4 Traçabilité entre base de test et testware \n\n\n1.4.5 Rôles dans le test \n\n\n1.5 Compétences essentielles et bonnes pratiques en matière de test \n\n\n1.5.1 Compétences génériques requises pour le test \n\n\n1.5.2 Approche équipe intégrée \n\n\n1.5.3 Indépendance du test \n\n\n\n2. Tester tout au long du cycle de vie du développement logiciel \n2.1 Tester dans le contexte d’un cycle de vie du développement logiciel \n\n\n2.1.1 Impact du cycle de vie du développement logiciel sur le test \n\n\n2.1.2 Cycle de vie du développement logiciel et bonnes pratiques de test \n\n\n2.1.3 Le test en tant que moteur du développement de logiciels \n\n\n2.1.4 DevOps et tests \n\n\n2.1.5 Approche shift left \n\n\n2.1.6 Rétrospectives et amélioration de processus \n\n\n2.2 Niveaux de test et types de test \n\n\n2.2.1 Niveaux de test \n\n\n2.2.2 Types de test \n\n\n2.2.3 Test de confirmation et test de régression \n\n\n2.3 Test de maintenance \n\n3. Tests statiques \n3.1 Bases des tests statiques \n\n\n3.1.1 Produits d’activités examinables par le test statique \n\n\n3.1.2 Valeur du test statique \n\n\n3.1.3 Différences entre le test statique et le test dynamique \n\n\n3.2 Processus de feedback et de revue \n\n\n3.2.1 Bénéfices d’un feedback précoce et fréquent des parties prenantes \n\n\n3.2.2 Activités du processus de revue \n\n\n3.2.3 Rôles et responsabilités dans les revues \n\n\n3.2.4 Types de revues \n\n\n3.2.5 Facteurs de réussite des revues \n\n\n\n4. Analyse et conception des tests \n4.1 Aperçu des techniques de test \n4.2 Techniques de test boîte noire \n\n4.2.1 Partitions d’équivalence\n4.2.2 Analyse des valeurs limites\n4.2.3 Test de tables de décisions\n4.2.4 Test des transitions d’état\n\n4.3 Techniques de test boîte blanche \n\n4.3.1 Test des instructions et couverture des instructions\n4.3.2 Test des branches et couverture des branches\n4.3.3 La valeur des tests boîte blanche\n\n4.4 Techniques de test basées sur l’expérience \n\n4.4.1 Estimation d’erreurs\n4.4.2 Test exploratoire\n4.4.3 Tests basés sur des checklists\n\n4.5 Approches de test basées sur la collaboration \n\n4.5.1 Rédaction collaborative de User Stories\n4.5.2 Critères d’acceptation\n4.5.3 Développement piloté par les tests d’acceptation (ATDD)\n\n\n5. Gestion des activités de test \n5.1 Planification des tests \n\n5.1.1 Objet et contenu d’un plan de test\n5.1.2 Contribution du testeur à la planification des itérations et des releases\n5.1.3 Critères d’entrée et critères de sortie\n5.1.4 Techniques d’estimation\n5.1.5 Priorisation des cas de test\n5.1.6 Pyramide des tests\n5.1.7 Les quadrants de tests\n\n5.2 Gestion des risques \n\n5.2.1 Définition du risque et attributs du risque\n5.2.2 Risques projet et risques produit\n5.2.3 Analyse des risques produits\n5.2.4 Contrôle des risques produit\n\n5.3 Pilotage\, contrôle et clôture des tests \n\n5.3.1 Métriques utilisées pour les tests\n5.3.2 Objet\, contenu et destinataires des rapports de tests\n5.3.3 Communication de l’état d’avancement des tests\n\n5.4 Gestion de configuration \n5.5 Gestion des défauts \n\n6. Outils de test \n6.1 Les outils pour soutenir les tests \n6.2 Avantages et risques de l’automatisation des tests
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SUMMARY:Microsoft Azure AI Fundamentals\n(AI‑900)
DESCRIPTION:Formation dédiée à la préparation de la certification Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900).\nElle permet de comprendre les concepts fondamentaux de l’Intelligence Artificielle et les services Azure AI (Machine Learning\, Vision\, NLP\, IA générative)\, conformément aux exigences de l’examen officiel.\nFormation de 4 jours\, alternant théorie\, démonstrations et cas pratiques.\n                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         Programme de la formation \n1.        Introduction à l’Intelligence Artificielle :\n1.1        Définition de l’IA et concepts clés\n1.2        Différences entre IA\, Machine Learning et Deep Learning\n1.3        Cas d’usage de l’IA en entreprise\n1.4        Présentation de l’écosystème Azure AI \n2.        Principes fondamentaux du Machine Learning sur Azure :\n2.1        Types de Machine Learning (supervisé\, non supervisé\, renforcement)\n2.2        Scénarios de prédiction et de classification\n2.3        Azure Machine Learning : concepts et composants clés\n2.4        Notions de datasets\, modèles et entraînement \n3.        Vision par ordinateur avec Azure AI Vision :\n3.1        Concepts de la Computer Vision\n3.2        Analyse d’images et détection d’objets\n3.3        Reconnaissance faciale (concepts et limitations)\n3.4        Cas d’usage Azure AI Vision \n4.        Traitement du langage naturel (NLP) :\n4.1        Concepts fondamentaux du NLP\n4.2        Analyse de texte et détection des sentiments\n4.3        Extraction d’informations clés\n4.4        Services Azure AI Language\n5.        IA conversationnelle et Bots :\n5.1        Principes des chatbots et assistants virtuels\n5.2        Azure Bot Service\n5.3        Azure AI Speech (reconnaissance et synthèse vocale)\n5.4        Cas d’usage des solutions conversationnelles \n6.        IA Générative et services Azure OpenAI :\n6.1        Introduction à l’IA générative\n6.2        Cas d’usage de Azure OpenAI Service\n6.3        Bonnes pratiques d’utilisation des modèles génératifs\n6.4        Limites et considérations éthiques \n7.        IA responsable sur Microsoft Azure :\n7.1        Principes de l’IA responsable chez Microsoft\n7.2        Équité\, fiabilité\, sécurité et confidentialité\n7.3        Transparence et explicabilité\n7.4        Gouvernance et conformité des solutions IA \n8.        Préparation à la certification AI‑900 :\n8.1        Structure et format de l’examen AI‑900\n8.2        Domaines évalués et pondération\n8.3        Questions types et scénarios d’examen\n8.4        Conseils et stratégies de réussite
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