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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 telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
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30 minutes gratuites avec un conseiller formation — sans engagement.
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Formation Développement Informatique à Argenteuil en Octobre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Formation Intelligence Artificielle à Marseille en Août 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Découvrez comment maîtriser Python pour l'analyse de données via la formation Learni d'avril 2026. Guide complet avec programme, compétences et financements OPCO-Qualiopi.
Découvrez les raisons pour lesquelles les entreprises optent pour Learni afin de développer les compétences cloud de leurs équipes en avril 2026. Analyse des tendances, avantages et financements disponibles.
Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de la génération automatisée de tests via Hypothesis, vos tests manuels restent incomplets et chronophages, laissant proliférer des bugs invisibles.
Les équipes QA perdent 40% de leur temps sur des répétitions inutiles, tandis que 70% des incidents en production – coûtant en moyenne 50 000 € par événement – sont dus à des couvertures de tests défaillantes.
Ces failles érodent la compétitivité de l'entreprise, exposent les architectes et développeurs à des échecs professionnels graves, et freinent les déploiements rapides.
Chaque trimestre sans cette expertise, les dettes techniques s'accumulent, risquant des pertes clients et une obsolescence accélérée.
La formation Maîtriser Hypothesis : Génération Automatisée de Tests pour Logiciels 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 garantir la qualité de la formation Maîtriser Hypothesis : Génération Automatisée de Tests pour Logiciels, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
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 Maîtriser Hypothesis : Génération Automatisée de Tests pour Logiciels 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.
Découverte du concept de property-based testing, comparaison avec les tests unitaires classiques, philosophie d’Hypothesis. Installation de la librairie, prise en main de la documentation, premiers tests simples sur fonctions pures.
Utilisation des stratégies prédéfinies (numerics, text, dates, collections), création de stratégies sur-mesure, filtrage et mapping, stratégies combinées, gestion des exceptions et assert, découverte du shrinking (réduction de contre-exemples).
Intégration d’Hypothesis avec pytest et unittest, tests sur classes et API, persistance des exemples, configuration avancée (profiling et settings), gestion du random et reproductibilité, retour d’expérience sur l’usage en CI/CD, méthodologie de débogage et maintenance des tests property-based.
Public
Développeurs Python, ingénieurs QA, architectes logiciels
Prérequis
Bonne connaissance du langage Python, bases des tests unitaires (pytest, unittest)
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