- 1. Se former sur les bases de l'informatique et de la programmation.
- 2. Etablir une méthode de trail professionnelle.
- 3. Faire de la veille régulière et partager ce que vous apprenez.
- 4. Pratiquer sur des projets courts termes et longs termes.
- Qu'est-ce que l'informatique ?
- Quelle est l'histoire de l'informatique ?
- A quoi sert l'informatique ?
- Qui sont les acteurs majeurs ?
- Quels sont les enjeux de l'informatique ?
- Quels sont les nouvelles technologies et nouveaux paradigmes de l'informatique ?
- Comment fonctionne un ordinateur ?
- Comment à évolué l'ordinateur ?
- Qu'est-ce qu'un serveur et un client ?
- Comment fonctionne une requête HTTP ?
- Qu'est-ce que le silicium ?
- Qu'est-ce qu'un processeur ?
- Comment fonctionne le réseaux (5G, Wifi, Bluetooth, Ethernet...) ?
- Qu'est-ce que le hardware et le software ?
- Comment fonctionne un système d'exploitation ?
- Pourquoi et comment ont évolué les langages de programmation ?
- Qu'est-ce que le binaire ?
- Qu'est-ce que le langage machine ?
- Pratiquer l'algorithmie
- Pratiquer linux et le terminal
- Découvrir PHP et son ecosystème (Symfony, Laravel, Wordpress...)
- Découvrir Python et son ecosystème (Django, Flask...)
- Découvrir HTML et CSS. Que sont-ils ? Pourquoi sont-ils importants ?
- Découvrir JavaScript et son ecosystème (Node.js, React, Vue.js, Angular...)
- Découvrir les bases de données (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Firebase...)
- Découvrir les principaux paradigmes de programmation (fonctionnel, orienté objet, impératif...)
- Découvrir un langage bas niveau (C, C++, Rust, Go...)
- Découvrir un langage fonctionnel (Haskell, Elixir, Clojure...)
- Créer une application mobile hybride (React Native, Flutter, Ionic...) et native (Swift, Kotlin, Java...)
- Pratiquer Git
- Pratiquer le DevOps (Docker, Kubernetes, CI/CD...)
- Pratiquer la sécurité informatique (OWASP, XSS, SQL Injection, CSRF, CORS, HTTPS, TLS...)
- Pratiquer les éléments IOT (Arduino, Raspberry Pi...)
- OpenClassrooms
- Udemy
- Udacity
- Coursera
- Codecademy
- FreeCodeCamp
- The Odin Project
- Laracasts
- SymfonyCasts
- Design + Code
- Domestika
- SuperHi
- Faire des challenges codewars ou Leetcode régulièrement (10 à 15 par semaine)
- Faire un codepen, un projet ou un exercice par jour en moyenne.
- Documenter son travail sur un blog ou sur les réseaux sociaux.
- Lire des livres techniques (1 à 2 par mois)
- Participer à des hackathon (environ 5 par an)
- Participer à des conférences (1 à 2 par mois)
- Publiez du contenu pertinent.
- Participer à des projets open source.
- Donner des cours.
- Faire un projet long terme (1 à 2 par an)
- Apprendre des nouvelles techologies (1 par mois)
- Lire la presse spécialisée (1 à 2 par jour) et faire votre veille
- Recréez des sites web ou des applications que vous aimez (awwwards, Saas ...)
- Ouvrir le code des bibliothèques que vous utilisez et comprendre comment elles fonctionnent
- Keynote Apple
- Keynote Google
- Keynote Microsoft
- Keynote Facebook
- Keynote Amazon
- Keynote Samsung
- Keynote Tesla
- Keynote Sony
- Keynote Nintendo
- Keynote Epic Games
- Intelligence artificielle
- Cloud
- Blockchain
- VR / AR
- Informatique quantique
- 🇬🇧 Dan Abramov
- 🇬🇧 Kent C. Dodds
- 🇬🇧 Lee Robinson
- 🇬🇧 Wes Bos
- 🇬🇧 Ryan Florence
- 🇬🇧 Guillermo Rauch
- 🇬🇧 ThePrimeagen
- 🇫🇷 Lior Chamla
- 🇫🇷 AlphaSignalAI
- Posez des questions ou des posts intéressants.
- Suivez les subreddits qui vous intéressent
- Suivez les nouveaux produits qui vous intéressent
- Postez vos produits
- Faites une veille régulière (Tous les jours)
- Postez des informations intéressantes
- Publiez vos travaux sur Twitter
- Publiez vos travaux sur un blog
- Publiez vos travaux sur Dev.to
- Publiez vos travaux sur Reddit
- Publiez vos travaux sur Codepen
- Publiez vos travaux sur GitHub
- Publiez vos travaux sur Youtube
- Publiez vos travaux sur LinkedIn
- Publiez vos travaux sur une newsletter
- Publiez vos travaux sur un podcast
- Publiez vos travaux sur un livre (Gumroad)
- Publiez vos travaux sur un magazine
- Suivez des chaînes qui vous intéressent
- 🇬🇧 Fun Fun Function
- 🇬🇧 Fireship
- 🇫🇷 Grafikart
- 🇫🇷 Benjamin Code
- 🇬🇧 Traversy Media
- 🇬🇧 FreeCodeCamp
- 🇬🇧 Web dev simplified
- Publiez vos travaux sur Youtube
- Suivez des personnes qui vous intéressent
- Partagez des posts intéressants, contenant votre avancement et vos travaux
- Créez un repository et publiez vos travaux
- Créez un blog avec GitHub Pages
- Suivez les reppositories populaires
- Suivez les développeurs populaires
- Suivez les projets qui vous intéressent
- Participez aux projets qui vous intéressent
- Participez en tant que spectateur à des conférences qui vous intéressent
- Participez en tant que speaker à des conférences qui vous intéressent
- Meetup
- Paris.js
- 🇫🇷 CNRS blog - Algorithmie
- 🇫🇷 🇬🇧 Refactoring guru
- Mozilla Developper Newtork - MDN
- 📚 🇬🇧 Clean code, Robert C. Martin, 2008
- 📚 🇬🇧 Clean coder, Robert C. Martin, 2011
- 📚 🇬🇧 Code complete, Steve McConnell, 1993
- 📚 🇬🇧, The Pragmatic Programmer From Journeyman to Master, Andrew Hunt, David Thomas, 1999
- 📚 🇬🇧 Cracking the code interview - The 6th edition, Gayle Laakmann McDowell, 2015
- 📚 🇬🇧 Design Patterns, Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson, John Vlissides, 1994
- Créer des codepen (5 par semaines)
- Explorer les codepen des autres
- Pariciper aux challenges codepen
- Réalisez des POCs (Proof of concept, c'est à dire des petits projets qui permettent de tester une technologie ou se familiariser avec une technologie). Publiez votre avancement sur Twitter, un blog, Youtube...
- Posez des questions ou y répondre sur Stack Overflow
- Faites 1-2 projet long terme sur un an. Développez un projet qui vous tient à coeur et qui vous permettra de démontrer vos compétences.
- Mettez en place des technologies poussées
- API externe
- TypeScript
- ESLint et Prettier
- TDD (Test Driven Development)
- CI/CD
- Bonnes pratiques
- Frameworks Next, Remix ou Nuxt
- Back-end avec Nest (Node.js), Symfony ...
- Déploiement sur un serveur (Vercel, AWS...)
- Mono-repo
- Docker
- Micro-services
- git propre et organisé, commit atomic, pull request, code review
- AI, Deep Learning et Machine learning, Llama