This course equips you with professional version control strategies essential for collaborative data science projects. Beginning with fundamental GitHub integration for Jupyter notebooks, you'll establish a solid foundation in tracking, sharing, and managing analytical code.
Collaborate and Code: GitHub with Python and Jupyter
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Collaborate and Code: GitHub with Python and Jupyter
Instructeur : Professionals from the Industry
Inclus avec 
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niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
5 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : GitHub
- Catégorie : Version Control
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Git (Version Control System)
- Catégorie : Technical Documentation
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : Software Documentation
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
juillet 2025
Évaluations
2 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 2 modules dans ce cours
This introductory module focuses on implementing professional version control practices for data science and programming notebooks. You'll learn how to integrate your analytical work with GitHub's powerful tracking and collaboration features, enabling you to maintain organized project histories and share your work effectively. Through video instruction, hands-on lab experience, and knowledge validation, you'll establish the technical foundation needed for professional code management while being introduced to the EngageMetrics project that will contextualize your learning.
Inclus
1 vidéo1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté
This advanced module explores cutting-edge techniques to enhance your data science version control workflow. You'll first discover how to leverage generative AI to create comprehensive, consistent documentation that improves project clarity and team collaboration. The module then progresses to sophisticated branching strategies specifically designed for data science experimentation, enabling you to manage multiple analytical approaches simultaneously without compromising code stability. Through videos, hands-on labs, and interactive dialogues, you'll develop a professional-grade version control workflow that combines AI efficiency with structured experimentation techniques.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir2 laboratoires non notés1 plugin
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