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
Dozent: Professionals from the Industry
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 5 Stunden
3 Wochen bei 1 Stunde pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Software Versioning
- Kategorie: Git (Version Control System)
- Kategorie: Software Documentation
- Kategorie: GitHub
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Version Control
- Kategorie: Generative AI
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Juli 2025
Bewertungen
2 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 2 Module
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.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor
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.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe2 Unbewertete Labore1 Plug-in
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