Formation Git – gestion de versions
Git pour profils data : versioning, branches, fusion, GitHub/GitLab et workflow collaboratif pour le code analytique.
Dates des prochaines sessions
Sessions en présentiel à Paris ou à distance. Inscriptions ouvertes jusqu'à la veille du démarrage, dans la limite des places disponibles.
La formation Git – gestion de versions est pensée pour les profils data (analystes, data scientists, data engineers) souhaitant adopter les bonnes pratiques de versioning. Sur 1 jour, vous mettez en place un projet versionné avec Git et configurez votre environnement. Vous connaissez les différents concepts clés : commit, push, pull, branch, merge, rebase, tag, stash, HEAD, index. Vous appliquez les bonnes pratiques d’utilisation de Git : messages de commit clairs, granularité, gestion de fichiers binaires, .gitignore adapté aux projets data. Vous maîtrisez les workflows collaboratifs (feature branch, GitFlow, GitHub flow) et la collaboration via GitHub, GitLab ou Bitbucket : pull requests, revues de code, gestion de conflits. Indispensable pour fiabiliser et industrialiser vos projets data.
Objectifs pédagogiques
- Mettre en place un projet versionné avec Git
- Connaître les différents concepts (commit, push, etc.)
- Appliquer les bonnes pratiques d'utilisation de Git
- Maîtriser les workflows
1 jours, 7 heures de pratique
Chaque journée alterne apports théoriques courts et ateliers pratiques. Programme ajustable en intra-entreprise.
1 Git : versionner et collaborer
• Principes de Git et son aspect décentralisé
• Les différentes interfaces et le lien avec GitHub / GitLab
• Prise en main : installation, premier dépôt, gestion des fichiers
• La notion de commit et les bonnes pratiques
• Les branches : création, gestion, résolution de conflits
• Dépôt distant (push / pull / clone) et workflows Git
Profils et prérequis
Profils concernés
- Data scientist et data analyst codant en Python ou R
- Data engineer travaillant en équipe
- Tout profil data souhaitant collaborer sur du code
Prérequis
- Pratique régulière d'un langage de programmation (Python, R, SQL ou équivalent)
Modalités pédagogiques
- En présentiel à à distance ou en classe virtuelle, aux mêmes horaires et avec le même formateur.
- Apports théoriques courts puis ateliers pratiques sur des jeux de données réels, corrigés en direct.
- Formateur praticien de la data en entreprise, groupe limité à 7 participants.
- Supports de cours, jeux de données et corrigés remis à chaque participant.
- Émargement à chaque demi-journée, en salle comme à distance, et certificat de réalisation en fin de formation.
Les logiciels et technologies
Les outils que vous manipulerez tout au long de la formation.
Outils d'évaluation des compétences
- Quiz et QCM à la fin de chaque module pour valider l’acquisition des connaissances théoriques.
- Mini-projets guidés (manipulation de DataFrames, visualisation) Auto-évaluation sur la compréhension et la mise en application des concepts.
- Feedback individuel : chaque participant se voit proposer un bilan de ses points forts et axes d’amélioration.
Informations pratiques
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance
- Formation non certifiante.
- Une attestation de formation est remise à l'issue de la formation.
Inscription
- Inscription en ligne ou au 01.72.25.40.82.
- Vérification de vos objectifs et des prérequis, puis convention (entreprise) ou contrat (particulier).
- Convocation envoyée avant le démarrage.
- Inter : inscription jusqu'à la veille de la session, dans la limite des places.
- Intra : mise en place sous 3 semaines.
- OPCO : demande à déposer avant le début de la formation.
Accessibilité
- Formation accessible aux personnes en situation de handicap, en présentiel comme à distance.
- Adaptations étudiées avant l'inscription avec notre référent handicap : accessibilité de nos formations.
Une formation finançable
Selon votre situation, cette formation peut être prise en charge par un financeur. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier et vous fournit devis, programme et convention.
Salarié : Plan de développement des compétences de votre entreprise, avec prise en charge possible par votre OPCO.
Indépendant, dirigeant, profession libérale : Fonds d'assurance formation de votre activité (AGEFICE, FIF PL, FAFCEA…).
Demandeur d'emploi : Aide individuelle à la formation (AIF) de France Travail, sur accord de votre conseiller.
Financement personnel : Paiement en plusieurs fois possible.
CPF : Nos formations ne sont pas certifiantes : elles ne sont pas éligibles au Compte personnel de formation.
Avis sur la formation
Comment cette note est calculée. Moyenne des notes globales attribuées par les participants de cette formation dans le questionnaire de satisfaction remis en fin de session : 4,8 / 5, sessions inter et intra confondues. Tous nos indicateurs de résultats et leur méthode →
FAQ
Quelle est la durée de la formation et sous quels formats est-elle proposée ?
La formation dure 1 jour (7 heures) et se déroule en présentiel ou à distance, en groupe limité à 7 participants pour préserver l'interactivité et la pratique.
Quels sont les prérequis pour suivre cette formation ?
Pour suivre cette formation, il est recommandé d'avoir : pratique régulière d'un langage de programmation (python, r, sql ou équivalent).
Cette formation est-elle adaptée aux profils data ?
Oui, elle est pensée pour les profils data (analystes, data scientists, data engineers) et s'appuie sur des cas concrets de code analytique (notebooks, scripts, pipelines).
Quels outils Git sont utilisés ?
La formation utilise Git en ligne de commande (Git Bash), des interfaces comme VS Code, et aborde la collaboration via GitHub et GitLab.
Prêt à monter en compétences ?
Inscrivez-vous à l'une de nos sessions programmées, ou optez pour une formation intra sur mesure adaptée à votre équipe.
Une question ? Appelez-nous au 01.72.25.40.82
Cette formation Git – gestion de versions est pensée pour les profils data (analystes, data scientists, data engineers) souhaitant adopter les bonnes pratiques de versioning. Sur 1 jour, vous apprenez les commandes essentielles, le travail en branches, la fusion, le rebase, ainsi que la collaboration via GitHub ou GitLab. La formation s’appuie sur des cas concrets de code analytique (notebooks, scripts, pipelines). Indispensable pour fiabiliser et industrialiser vos projets data.