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Ce site regroupe les supports de cours dispensés à Géodata Paris et en interne à l'IGN, complétés pour former une base de connaissances sur l'architecture logicielle, le DevOps, les données géographiques et d'autres sujets pro ou personnels.

🎓 Les cours

  • Patrons de conception

    À l'échelle d'une application : intérêt des concepts de la POO (constructor, private…), principes de conception (SOLID, KISS…), puis anti-patrons et patrons de conception illustrés et mis en pratique en TypeScript à travers des TP.

    Public : Géodata Paris (master TSI).

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  • Introduction à l'architecture des SI géographiques

    À l'échelle des SI (plusieurs applications et services) : défis et principes d'architecture (SRP, couplage faible,..), puis les principaux styles d'architecture (monolythe, client-serveur, n-tiers, micro-services…). Focus sur les SI manipulant des données géographiques et leurs spécificités.

    Public : Géodata Paris (master GDS).

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  • Introduction à la méthode DevOps

    Origines de DevOps (genèse : développements agiles et livraisons fréquentes → agilité dans la gestion des infrastructures), puis principes clés, sans insister sur l’automatisation des déploiements ni sur les outils. Pratique : Infrastructure as Code en IaaS (Terraform, Vagrant, Ansible), Docker, Kubernetes, cloud (choix entre IaaS, PaaS, SaaS, CaaS…)

    Public : formation interne IGN, Géodata Paris (master GDS).

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📚 Base de connaissances

Les thèmes ci-dessous constituent une base de référence complémentaire aux cours, librement consultable.

  • Architecture

    Principes, patterns, API, roadmaps pour progresser...

  • DevOps

    Annexes du cours : principes (CALMS, GitOps, IaC…), infrastructure réseau, virtualisation, conteneurs (Docker, Kubernetes), déploiement (artefacts, Ansible, Terraform…), DevSecOps, cloud.

  • Données géographiques

    Spécificités des données géographiques et IDG (annexes du cours architecture des SI), standards OGC, Géoplateforme, OpenStreetMap, forums et veille.

  • IA

    Optimisation (notebooks Jupyter), LLM (compréhension, modèles en local et développement d'applications).

  • Documentation

    Markdown, MkDocs, Diagrammes as Code (Mermaid, PlantUML…).

Les outils

Les outils (logiciels, bibliothèques, services) sont recensés dans les thèmes correspondants.

💬 Ces contenus vous sont utiles ?

Ces ressources sont principalement rédigées pour structurer mes connaissances et approfondir certains sujets. Leur mise au propre et leur publication demandent du temps et de l'énergie.

À l'heure de l'IA, un petit signe de vous est précieux pour motiver à faire cet effort :

Ces petits gestes me motiveront à sortir d'autres contenus de mes dépôts privés 😉.

Quelques exemples de ressources en stock...
  • Les données géographiques
  • Les orchestrateurs CI/CD
  • La mise en oeuvre progressive de CI/CD
  • Une tentative de vue d'ensemble des concepts de la programmation (les bases, la POO, la programmation générique, la programmation fonctionnelle...)