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Cours en Génie logiciel

Les cours en génie logiciel peuvent vous aider à comprendre comment concevoir, développer et tester des applications. Vous pouvez développer des compétences en architecture, programmation, gestion du code et résolution de problèmes.


Cours et certificats populaires en Génie logiciel


  • T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    Génie logiciel : Modélisation des systèmes logiciels à l'aide d'UML

    Compétences que vous acquerrez: Conception orientée objet, Configuration requise, Programmation orientée objet (POO), Conception de diagrammes, Analyse des besoins, Cycle de vie du développement des systèmes, Plan du projet, Gestion de projet, Développement de logiciels, Langage de modélisation unifié, Évaluation du modèle, Spécification fonctionnelle, Systèmes logiciels, Planification du projet, Modélisation des données, Génie logiciel, Exigences fonctionnelles

    ★ 4.6 (383) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • I

    IBM

    IBM Applied DevOps Engineering

    Compétences que vous acquerrez: CI/CD, Développement piloté par les tests (TDD), DevOps, Outils de test, Intégration continue, Déploiement dans le nuage, Projet ouvert de sécurité des applications web (OWASP), Développement agile de logiciels, Codage sécurisé, Développement logiciel agile, Déploiement des applications, Témoignage de l'utilisateur, Kubernetes, Gherkin (langage de script), Méthodologie Agile, Istio, Scrum (développement de logiciels), Surveillance du système, Outils Devops, Grafana, Jenkins, Méthodologie agile

    ★ 4.7 (8,1 k) · Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • I

    IBM

    IBM AI Engineering

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Apprentissage non supervisé, Apprentissage supervisé, Ingénierie rapide, Agents génératifs d'IA, Génération assistée par récupération, Modélisation des grandes langues, Motifs de l'invitation, PySpark, Programmation en Python, Science des données, Mise au point, IA générative, Bases de données vectorielles, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Programmation Python, Vision par ordinateur, Architectures de modèles génératifs, Ingénierie de requête, Apache Spark, Candidature au LLM

    ★ 4.6 (22 k) · Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    Catégorie : Meilleur programme d’IA
    Meilleur programme d’IA
  • U

    University of Minnesota

    Cycle de développement des logiciels

    Compétences que vous acquerrez: Sécurité des applications, Développement agile de produits, Modèles de conception de logiciels, Assurance qualité des logiciels, Architecture des logiciels, Conception de logiciels, Cartographie des processus, Cycle de vie du développement logiciel, Méthodologie Kaizen, Développement agile de logiciels, Gestion de projet Agile, Développement logiciel agile, Examen de l'architecture de sécurité, Logiciel d'ingénierie, Penser la conception, Témoignage de l'utilisateur, Principes Kanban, Génie logiciel, Scrum (développement de logiciels), Méthodologie Agile, Gestion de projet agile, Méthodologies de développement de logiciels, Méthodologie agile

    ★ 4.7 (9,8 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • I

    IBM

    Développeur IA IBM

    Compétences que vous acquerrez: Ingénierie rapide, Génération assistée par récupération, Conception de sites web réactifs, Apprentissage automatique, Modélisation des grandes langues, LangChain, IBM Cloud, ChatGPT, Programmation en Python, Motifs de l'invitation, Science des données, Architecture des logiciels, Cycle de vie du développement logiciel, Développement de logiciels, IA générative, Éthique des données, Vision par ordinateur, Programmation Python, Workflows d'IA, L'IA responsable, Ingénierie de requête, Restful API, IA responsable

    ★ 4.7 (82 k) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    Catégorie : Meilleur programme d’IA
    Meilleur programme d’IA
  • I

    IBM

    Principes fondamentaux de l'IA générative

    Compétences que vous acquerrez: Visage étreint, Leadership et gestion, Ingénierie rapide, ChatGPT, Éthique des affaires, Direction d'entreprise, OpenAI, Motifs de l'invitation, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), L'activation de l'IA, Modélisation des grandes langues, Connaissance de l'IA, IA générative, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Risque juridique, Apprentissage profond, Éthique des données, Architectures de modèles génératifs, Leadership stratégique, Ingénierie de requête, L'IA responsable, IA responsable

    ★ 4.7 (12 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    Catégorie : Meilleur programme d’IA
    Meilleur programme d’IA
  • I

    IBM

    Stratégies de test, de déploiement et de maintenance des logiciels

    Compétences que vous acquerrez: Planification des tests, CI/CD, Assurance qualité des logiciels, Données Validation des données, Tests de logiciels, Développement piloté par les tests (TDD), Gestion des risques, Cycle de vie du développement logiciel, Gestion des versions, Validation des données, Transformation numérique, Gestion du cycle de vie des produits, Test du système, Déploiement des applications, Automatisation des processus d'entreprise, Analyse des systèmes, Pensée systémique, Cadre de gestion des risques, Diagrammes de flux de processus, Modélisation des données, Développement guidé par le comportement

    ★ 4.8 (18) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Data Wrangling, Large Language Modeling, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Supervised Learning, Responsible AI, Vector Databases, Fine-tuning, Python Programming

    ★ 4.7 (100 k) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    Catégorie : Meilleur programme d’IA
    Meilleur programme d’IA
  • B

    Board Infinity

    Machine Learning and Deep Learning for Software Engineers

    Compétences que vous acquerrez: Feature Engineering, Model Evaluation, Model Deployment, Fine-tuning, Data Preprocessing, Model Training, Deep Learning, Machine Learning Methods, Model Optimization, Scikit Learn (Machine Learning Library), PyTorch (Machine Learning Library), Scalability, Hugging Face, Docker (Software), Supervised Learning, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Application Deployment, Software Development, Machine Learning

    Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

  • U

    University of Minnesota

    Processus et méthodologies de développement de logiciels

    Compétences que vous acquerrez: Tests de développement, Vérification et validation, Configuration requise, Méthodologie de la cascade, Tests de logiciels, Analyse des besoins, Architecture des logiciels, Cycle de vie du développement logiciel, Développement agile de logiciels, Développement de logiciels, Développement logiciel agile, Déploiement des applications, Développement axé sur les processus, Méthodologie Agile, Méthodologies de développement de logiciels, Méthodologie agile, Génie logiciel

    ★ 4.7 (2,1 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • P

    Packt

    Prompt Engineering Masterclass - From Beginner to Advanced

    Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Prompt Engineering Tools, Prompt Patterns, Token Optimization, LLM Application, Tool Calling, OpenAI API, OpenAI, Anthropic Claude, Large Language Modeling, Authentications, Generative AI, Code Review, Maintainability, AI Workflows, AI Integrations, Command-Line Interface, Application Programming Interface (API), Software Documentation, Key Management

    Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

  • U

    University of Minnesota

    Tests de logiciels et automatisation

    Compétences que vous acquerrez: Cucumber (logiciel), Vérification et validation, Testabilité, Tests de développement, Automatisation des tests, Cas de test, Couverture du code, Selenium (Logiciel), Outils de développement de logiciels, Tests de logiciels, Tests en boîte blanche, JUnit, Tests unitaires, Projet ouvert de sécurité des applications web (OWASP), Tests de sécurité, Test de régression, Tests de performance, Ingénierie d'essai, Gherkin (langage de script), Développement guidé par le comportement

    ★ 4.2 (1 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

1234…834

En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur software engineering .

  • Génie logiciel : Modélisation des systèmes logiciels à l'aide d'UML: The Hong Kong University of Science and Technology
  • IBM Applied DevOps Engineering: IBM
  • IBM AI Engineering: IBM
  • Cycle de développement des logiciels: University of Minnesota
  • Développeur IA IBM: IBM
  • Principes fondamentaux de l'IA générative: IBM
  • Stratégies de test, de déploiement et de maintenance des logiciels: IBM
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • Machine Learning and Deep Learning for Software Engineers: Board Infinity
  • Processus et méthodologies de développement de logiciels: University of Minnesota

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