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Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise avancée de MicroPython, 70% des projets IoT embarqués échouent en phase de production selon Gartner, entraînant des retards de 6 mois et coûts multipliés par 3 en R&D.
Les entreprises perdent 25% de compétitivité face aux concurrents agiles en edge computing, avec des risques de failles sécuritaires exposant données sensibles et générant amendes RGPD jusqu'à 4% du CA.
Votre carrière stagne sans ces compétences rares, limitant promotions et salaires 20% inférieurs en ingénierie IoT.
Investissez dès maintenant pour sécuriser vos développements performants et scalables.
Plongez dans les spécificités de MicroPython sur microcontrôleurs populaires comme ESP32 et Raspberry Pi Pico, explorez les mécanismes d'allocation mémoire, les garbage collectors avancés et les compilations natives avec MicroPython. Réalisez des exercices pratiques pour profiler et optimiser du code Python embarqué, mesurez les gains en temps réel, produisez des benchmarks comparatifs avec CPython, et générez des rapports de performance pour valider vos compétences professionnelles en formation distancielle.
Maîtrisez uasyncio pour des applications réactives, implémentez des tâches asynchrones, des coroutines et des event loops adaptés aux contraintes embarquées. Développez des prototypes IoT gérant capteurs et actuators simultanément, testez la gestion d'erreurs avancées, intégrez des timers et queues, simulez des scénarios multi-tâches réels, et déployez des scripts optimisés sur hardware réel via outils de flashage distants pour une montée en compétences certifiante.
Configurez les stacks réseau natifs de MicroPython, intégrez urequests pour HTTP/HTTPS, umqtt pour protocoles pub/sub, et bluetooth low energy pour connexions peer-to-peer. Construisez un dashboard IoT connecté à un broker MQTT distant, gérez l'authentification sécurisée, implémentez des reconnexions automatiques, testez en conditions de perte de signal, et produisez des logs détaillés pour analyser la fiabilité en contexte professionnel d'entreprise.
Développez des classes drivers pour capteurs avancés comme BME680 ou VL53L0X, programmez des interfaces I2C/SPI en low-level, optimisez PWM pour moteurs et LEDs intelligentes. Réalisez un projet complet d'acquisition multi-capteurs avec filtrage de données, calibrez en temps réel via UART, intégrez des interruptions hardware, testez sur breadboards virtuelles et physiques, et générez des bibliothèques réutilisables pour accélérer vos développements futurs en formation professionnelle.
Sécurisez vos firmwares avec chiffrement AES natif, implémentez des mises à jour OTA via HTTP, configurez watchdog et crash dumps pour robustesse. Déployez un système IoT complet avec monitoring distant via WebSocket, analysez les métriques de consommation, optimisez pour batterie longue durée, testez des attaques simulées, produisez un pipeline CI/CD simple pour MicroPython, et validez avec attestation de compétences pour projets d'entreprise certifiants.
La formation Formation MicroPython - Développer IoT embarqué performant est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.
Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.
Pour le bon déroulement de la formation Formation MicroPython - Développer IoT embarqué performant, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :
En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet…) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation MicroPython - Développer IoT embarqué performant s'effectue à travers :
Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.
Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
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Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.
Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.
Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.
Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.
Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.
Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.
Développement PythonQualiopi
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Data ScienceQualiopi30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.
