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Curso

Github:

como publicar projetos em dados

Quero estudar na alura

8h

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Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aprenda a versionar seus projetos com Git
  • Publique seus repositórios no GitHub com segurança
  • Colabore com outras pessoas usando branches e pull requests
  • Crie ambientes virtuais para projetos em Python
  • Documente projetos com README.md no padrão do GitHub
  • Automatize sincronizações com GitHub Actions e SSH

Público alvo_

Pessoas que trabalham com projetos de dados e desejam aprender a usar Git e GitHub para versionamento, colaboração e publicação de seus códigos e análises, com foco em boas práticas no repositório e integração com ferramentas como o VS Code.

Cácio Costa

Graduado em Ciência da Computação e especializado em Tecnologias Disruptivas. Apaixonado por design de código, matemática, educação e música, é também um entusiasta de Inteligência Artificial Generativa e automações inteligentes. Engenheiro e arquiteto de software com 20 anos de experiência. Ministra treinamentos em tecnologia há uma década, ajudando pessoas a atingir seu máximo potencial. Servidor público e pagodeiro nas horas vagas.

Curso atualizado em 16/07/2025

Ementa

  1. Por que usar Git?

    • O que é e por que usar Git
    • Desenvolvendo com ambiente virtual
    • Inicializando o repositório e efetuando commits
    • Verificando log do repositório
  2. GitHub e repositórios remotos

    • Conhecendo o GitHub
    • Criando chave de acesso
    • Criando repositório remoto e publicando projeto
  3. Colaboração e branches

    • Clonar repositório
    • Isolando alterações com branches
    • Mesclando alterações
    • Baixando atualizações do repositório remoto
  4. Revertendo coisas

    • Revertendo modificações e alterando commits
    • Voltando alterações com git revert
    • Apagando commits
    • Descrevendo o projeto com README

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Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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