Formation GitHub Copilot in Team Environments: Collaboration Best Practices
[Copilot peut grandement améliorer le codage collaboratif en fournissant des suggestions de code en temps réel, en améliorant l'efficacité du flux de travail et en aidant les équipes à maintenir la qualité du code à travers des projets multi-développeurs.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux participants de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent optimiser les flux de travail de l'équipe, améliorer les pratiques de codage collaboratif et gérer efficacement l'utilisation de Copilot dans des environnements multi-développeurs.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer GitHub Copilot pour les environnements d'équipe.
- Utiliser Copilot pour améliorer les pratiques de codage collaboratif.
- Optimiser les flux de travail de l'équipe en utilisant les fonctionnalités de Copilot.
- Gérer l'intégration de Copilot dans des projets multi-développeurs.
- Maintenir une qualité de code et des normes cohérentes au sein des équipes.
- Exploiter les fonctionnalités avancées de Copilot pour répondre aux besoins spécifiques de l'équipe.
- Combiner Copilot avec d'autres outils de collaboration pour plus d'efficacité.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à GitHub Copilot pour les environnements d'équipe
- Vue d'ensemble des capacités de Copilot dans les environnements d'équipe
- Installation et configuration pour une utilisation en équipe
- Comprendre l'impact de l'IA sur le codage collaboratif
Pratiques de codage collaboratif avec Copilot
- Programmation en binôme et revues de code avec Copilot
- Tirer parti de Copilot pour des suggestions de code en temps réel
- Assurer l'alignement de l'équipe sur les normes de codage
Optimiser les flux de travail de l'équipe
- Intégrer Copilot dans les flux de développement agiles
- Automatiser les tâches répétitives et améliorer la productivité
- Utiliser Copilot pour la planification et l'exécution de projets
Gérer l'utilisation de Copilot dans les projets multi-développeurs
- Configurer Copilot pour les grandes équipes et les projets complexes
- Mise en place de permissions et de directives d'utilisation
- Équilibrer l'automatisation de Copilot et la supervision humaine
Maintenir la qualité du code et les normes
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques grâce aux suggestions de Copilot
- Assurer la cohérence du code entre les membres de l'équipe
- Utiliser Copilot pour l'intégration et la livraison continues
Fonctionnalités avancées et personnalisation
- Personnaliser Copilot pour répondre aux besoins spécifiques de l'équipe
- Optimiser Copilot pour des projets d'équipe complexes
- Combiner Copilot avec d'autres outils de développement et de collaboration
Optimiser les pratiques de collaboration
- Meilleures pratiques pour intégrer Copilot dans les flux de travail de l'équipe
- Stratégies d'amélioration continue du codage collaboratif
- Gérer la dynamique d'équipe avec le développement assisté par l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience des pratiques de codage collaboratif
- Familiarité avec Git et les systèmes de contrôle de version
- Compréhension de base des fonctionnalités de GitHub Copilot
Public
- Équipes de développement
- Chefs de projet
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Cours à venir
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A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Personnaliser GitHub Copilot en fonction des besoins spécifiques du projet et des flux de travail de l'équipe.
- Exploiter les fonctionnalités avancées de Copilot pour des tâches de codage complexes.
- Intégrer GitHub Copilot dans les pipelines CI/CD et les environnements collaboratifs.
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- Configurer et intégrer Copilot dans un flux de travail de développement.
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- Configurer GitHub Copilot à des fins de débogage et de revue de code.
- Utiliser Copilot pour identifier et résoudre efficacement les bogues.
- Améliorer la qualité du code avec des suggestions assistées par l'IA.
- Rationaliser les processus de revue de code grâce aux capacités de Copilot.
- Collaborer efficacement en utilisant Copilot dans des environnements d'équipe.
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- Configurer GitHub Copilot pour les projets de développement front-end.
- Tirer parti de Copilot pour générer efficacement du code HTML, CSS et JavaScript.
- Améliorer les processus de conception UI/UX en utilisant des suggestions de code générées par l'IA.
- Améliorer les flux de travail frontaux avec des stratégies d'intégration pratiques de Copilot.
- Dépanner et déboguer le code frontal en utilisant l'assistance de Copilot.
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- Mettre en place et configurer GitHub Copilot pour le développement Python.
- Tirer parti de Copilot pour écrire un code Python efficace.
- Déboguer des applications Python en utilisant des suggestions générées par l'IA.
- Automatiser les tâches de codage répétitives et améliorer l'efficacité du flux de travail.
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- Optimiser leur utilisation de GitHub Copilot pour les tâches de codage avancées.
- Écrire un code plus efficace, sans erreur et facile à maintenir grâce aux suggestions de Copilot.
- Intégrer GitHub Copilot dans leurs IDE et flux de travail préférés.
- Utiliser Copilot pour le débogage et la refonte du code.
- Comprendre les limites et les considérations éthiques de l'utilisation d'outils de codage alimentés par l'IA.
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- Comprendre ce qu'est GitHub Copilot et comment il fonctionne.
- Configurer GitHub Copilot avec un éditeur de code supporté.
- Utiliser GitHub Copilot pour écrire, remanier et déboguer du code plus rapidement.
- Exploiter Copilot pour explorer des techniques et des solutions de codage.
- Appliquer les meilleures pratiques pour intégrer GitHub Copilot dans les flux de travail quotidiens.
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14 HeuresCette formation en direct dans Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs débutants qui souhaitent améliorer leur efficacité en matière de codage à l'aide de Tabnine.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer Tabnine dans leur IDE préféré.
- Utiliser les fonctions d'autocomplétion de Tabnine pour accélérer le codage.
- Personnaliser les paramètres de Tabnine pour une assistance optimale.
- Comprendre comment l'IA de Tabnine apprend de leur code pour fournir de meilleures suggestions.
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14 HeuresCette formation en direct dans Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau avancé et aux chefs d'équipe qui souhaitent maîtriser les fonctionnalités avancées de Tabnine.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Implémenter Tabnine dans des projets logiciels complexes.
- Personnaliser et entraîner les modèles d'IA de Tabnine pour des cas d'utilisation spécifiques.
- Intégrer Tabnine dans les flux de travail de l'équipe et les pipelines de développement.
- Améliorer la qualité du code et accélérer les cycles de développement en utilisant les connaissances de Tabnine.
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21 HeuresCette formation en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs, novices ou experts, qui souhaitent tirer parti de l'IA pour générer du code avec Tabnine.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les bases de la génération de code par l'IA.
- Installer et configurer Tabnine dans leur environnement de développement.
- Utiliser Tabnine pour compléter efficacement le code et corriger les erreurs.
- Créer et entraîner des modèles d'IA personnalisés avec Tabnine pour des tâches spécialisées.
Tabnine for Python Developers
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire Python et aux scientifiques des données qui souhaitent augmenter leur productivité avec l'aide de Tabnine.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer Tabnine dans leur environnement de développement Python.
- Utiliser les fonctions d'autocomplétion de Tabnine pour écrire du code Python plus efficacement.
- Personnaliser le comportement de Tabnine pour l'adapter à leur style de codage et aux besoins du projet.
- Comprendre comment le modèle d'intelligence artificielle de Tabnine fonctionne spécifiquement avec le code Python.