Un curso de GitHub te permite aprender a utilizar el servicio de alojamiento de código de fuente abierta y desarrollo de software colaborativo propiedad de Microsoft. Descubre por qué y cómo seguir tal curso.
En solo unos pocos años, GitHub se ha vuelto esencial en los campos del desarrollo de software, la Ciencia de Datos, la ingeniería de datos y el Aprendizaje Automático (Machine Learning).
Este servicio de fuente abierta, adquirido por Microsoft en 2018, permite a los desarrolladores alojar el código informático de sus proyectos. Otros usuarios pueden proponer modificaciones, y el autor del proyecto puede decidir integrar los cambios sugeridos. Así, esta plataforma revoluciona el desarrollo de software al aportarle una dimensión colaborativa.
¿Por qué aprender a usar GitHub?
Hoy en día, la competencia en GitHub es muy buscada por las empresas. Un perfil influyente en GitHub puede ser una verdadera ventaja para tu CV. Esto es válido para los científicos de datos, los ingenieros de datos, los ingenieros de aprendizaje automático y en general para todos los programadores informáticos.
Esta plataforma es actualmente el servicio de alojamiento de código fuente más popular, y su crecimiento continúa inexorablemente. Decenas de millones de desarrolladores la utilizan a diario.
Además de permitir la colaboración en el desarrollo de proyectos, GitHub te ofrece la oportunidad de destacar tus habilidades. Si tu perfil en GitHub demuestra tu contribución a proyectos concretos, es una prueba irrefutable de tu pericia a ojos de los reclutadores. Una ventaja real en una entrevista de trabajo.
Existen miles de proyectos de ingeniería de datos y aprendizaje automático en GitHub. Esto es debido a que la funcionalidad de control de versiones es extremadamente útil para dichos proyectos. Por lo tanto, es una herramienta esencial para la ingeniería de datos y el aprendizaje automático. Para obtener más información sobre el control de versiones, visita la documentación oficial en documentación de Git.
¿Cómo seguir un curso de GitHub?
En resumen, dominar GitHub es una habilidad muy buscada por las empresas en los desarrolladores, ingenieros de datos, científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático. Saber cómo usar esta plataforma también te permitirá trabajar en proyectos de manera colaborativa o experimentar libremente gracias al control de versiones.
Para aprender a usar GitHub, puedes acudir al curso de Data Engineer de DataScientest. Este camino te propone aprender la profesión de ingeniero de datos.
En particular aprenderás a almacenar, transformar y transmitir grandes volúmenes de datos, poner en producción modelos de aprendizaje automático, y a crear pipelines de procesamiento de datos.
Este curso te ofrece la oportunidad de aprender los diferentes aspectos de esta profesión: programación, bases de datos, Big Data, automatización y despliegue. También aprenderás a usar herramientas de ingeniería de datos como GitHub.
Este camino ofrece un enfoque de “Blended Learning”, con un 85% de aprendizaje a distancia en nuestra plataforma guiada y un 15% de presencial en Masterclass obligatorias. Puedes optar por una formación continua de 9 meses, o una formación intensiva BootCamp de 11 semanas. Al final del programa, recibirás un diploma certificado por la Universidad de la Sorbona.
Si ya eres Data Scientist, y quieres aprender a poner en producción los modelos de aprendizaje automático, también ofrecemos un curso de ingeniero de aprendizaje automático. A lo largo de este curso, aprenderás en particular a aislar tus modelos con Git y GitHub y a probarlos y desplegarlos con Unit Testing y GitLab. Si deseas ahondar en conocimientos sobre el despliegue, considera explorar GitLab como parte de tu formación.
Ahora sabes por qué y cómo seguir un curso de GitHub. Descubre otras herramientas esenciales de la ingeniería de datos y del aprendizaje automático, como la plataforma de automatización Apache Airflow o la solución de contenedores de software Docker. Para más detalles sobre Docker y sus aplicaciones en la ingeniería de datos, visita la página oficial de Docker.
