Formation GitHub Copilot for Python Developers
[Copilot est un assistant de codage alimenté par l'IA conçu pour améliorer la productivité des développeurs en fournissant des suggestions de code en temps réel et en automatisant les tâches répétitives.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site), dirigée par un instructeur, s'adresse aux développeurs Python de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent exploiter GitHub Copilot pour des tâches spécifiques Python, le débogage et la mise en œuvre de flux de travail d'apprentissage automatique.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- 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.
- Utiliser Copilot pour mettre en œuvre des projets d'apprentissage automatique dans Python.
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
- Aperçu du codage assisté par l'IA
- Caractéristiques et avantages de GitHub Copilot
- Configuration de Copilot pour le développement Python
Écrire du code Python avec Copilot
- Générer des extraits de code et des fonctions
- Améliorer la lisibilité et le style du code
- Utiliser Copilot pour les bibliothèques Python standard
Débogage et dépannage
- Identifier et résoudre les erreurs avec Copilot
- Intégrer Copilot dans les flux de travail de débogage
- Meilleures pratiques pour un débogage fiable
Automatisation des tâches répétitives
- Créer des scripts pour les tâches courantes
- Réduire le code passe-partout
- Augmenter l'efficacité avec l'automatisation pilotée par Copilot
Machine Learning avec Copilot
- Utiliser Copilot pour le prétraitement et la visualisation des données
- Mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique
- Créer des pipelines pour l'entraînement et l'évaluation des modèles
Techniques avancées et meilleures pratiques
- Personnaliser Copilot pour des flux de travail spécifiques
- Combiner Copilot avec des outils de contrôle de version et de collaboration
- Considérations éthiques et limites du codage assisté par l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance de base de la programmation Python.
- Familiarité avec un environnement de développement intégré (IDE) tel que Visual Studio Code.
Audience
- Développeurs Python.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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- 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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- Gérer et dépanner efficacement les paramètres et les autorisations de Copilot.
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- Configurer et intégrer Copilot dans un flux de travail de développement.
- Comprendre les fonctionnalités avancées de Copilot et apprendre les meilleures pratiques pour utiliser Copilot efficacement.
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- 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.
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- Rationaliser les processus de revue de code grâce aux capacités de Copilot.
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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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- 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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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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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.
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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.