Pragmatic AI Labs

Spécialisation "Mastering GitHub"

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Pragmatic AI Labs

Spécialisation "Mastering GitHub"

Master GitHub from Git basics to AI agents.

Build production skills across Git, security, Actions, Codespaces, AI models, and agent workflows

Noah Gift
Liam Parker
Alfredo Deza

Instructeurs : Noah Gift

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Débutant

Expérience recommandée

10 mois à compléter
à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Manage and configure GitHub at an enterprise-scale, enabling productivity, security, and fine-grained permissions

  • Automate CI/CD pipelines with GitHub Actions workflows, self-hosted runners, and publish packages through GitHub Packages registries

  • Configure enterprise identity management with SAML SSO, Enterprise Managed Users, and two-factor authentication enforcement across organizations

  • Build cloud development environments with GitHub Codespaces including GPU instances, dev containers, and Copilot integration

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : AI Integrations
  • Catégorie : AI Security
  • Catégorie : Automation Engineering
  • Catégorie : CI/CD
  • Catégorie : Enterprise Architecture
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Object-Relational Mapping
  • Catégorie : Open Source Technology
  • Catégorie : Package and Software Management
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Security Controls
  • Catégorie : Security Strategy

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Agentic Workflows
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Git (Version Control System)
  • Catégorie : GitHub
  • Catégorie : GitHub Copilot
  • Catégorie : Model Context Protocol
  • Catégorie : Restful API

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !

avril 2026

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Spécialisation - série de 9 cours

GitHub: From Zero to Pull Request

GitHub: From Zero to Pull Request

COURS 1, 2 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : GitHub
Catégorie : Git (Version Control System)
Catégorie : Continuous Integration
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Issue Tracking
Catégorie : Open Source Technology
Catégorie : Software Documentation
Catégorie : Version Control
Catégorie : Agentic systems
Catégorie : Tool Calling
Catégorie : Generative AI Agents
Catégorie : Agentic Workflows
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Model Context Protocol
Catégorie : Code Review
GitHub: Codespaces, Actions, and Ecosystem Tools

GitHub: Codespaces, Actions, and Ecosystem Tools

COURS 2, 2 heures

Ce que vous apprendrez

  • Launch and configure GitHub Codespaces with dev containers, including GPU-enabled instances for AI workloads like Whisper transcription

  • Use GitHub Copilot and Copilot Labs for AI-assisted code generation, code translation, and conversational development with Copilot Chat

  • Build GitHub Actions CI/CD workflows using YAML configuration files to automate testing and deployment on containers

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : GitHub Copilot
Catégorie : Cloud Development
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Containerization
Catégorie : Fine-tuning
Catégorie : DevOps
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Development Environment
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Hugging Face
Catégorie : Docker (Software)
Catégorie : Python Programming
Catégorie : AI Personalization
Catégorie : GitHub
Catégorie : Microsoft Copilot
Catégorie : YAML
Catégorie : Continuous Integration
Catégorie : AI Enablement
Catégorie : Continuous Deployment
GitHub Enterprise Administration

GitHub Enterprise Administration

COURS 3, 4 heures

Ce que vous apprendrez

  • Configure enterprise identity management with SAML SSO, Enterprise Managed Users, two-factor authentication, and the principle of least privilege

  • Manage repository security using the security tab, dependency graphs, Dependabot alerts, and hierarchical feature controls

  • Automate enterprise workflows with GitHub Actions API, self-hosted runners, and GitHub Packages registries

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : GitHub
Catégorie : Continuous Integration
Catégorie : Containerization
Catégorie : Automation
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Role-Based Access Control (RBAC)
Catégorie : Security Strategy
Catégorie : Apache Maven
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Enterprise Security
Catégorie : Identity and Access Management
Catégorie : Okta
Catégorie : Azure Active Directory
Catégorie : Git (Version Control System)
Catégorie : Single Sign-On (SSO)
Catégorie : Security Assertion Markup Language (SAML)
Catégorie : Package and Software Management
Catégorie : Enterprise Application Management
Catégorie : User Provisioning
Catégorie : Authorization (Computing)
GitHub: Advanced Prompt Engineering for Code

GitHub: Advanced Prompt Engineering for Code

COURS 4, 3 heures

Ce que vous apprendrez

  • Structure multi-turn GitHub Copilot conversations that build context incrementally and produce more accurate code than single-shot prompts

  • Apply iterative refinement techniques like scope narrowing, error correction, and follow-up prompting to transform code into production-ready output

  • Leverage cross-file context, open editor tabs, and specification-driven generation to work effectively across large and unfamiliar codebases

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Software Development
Catégorie : Context Management
Catégorie : LLM Application
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Prompt Engineering Tools
Catégorie : GitHub
Catégorie : Agentic Workflows
Catégorie : Prompt Patterns
Catégorie : Context Engineering
Catégorie : Software Documentation
Catégorie : GitHub Copilot
GitHub Production Applications

GitHub Production Applications

COURS 5, 3 heures

Ce que vous apprendrez

  • Implement a multi-layer production application (API, business logic, data layer) using GitHub Copilot for AI-assisted development

  • Build comprehensive test suites with unit, integration, and end-to-end testing strategies using Makefile-driven quality pipelines

  • Evaluate AI-generated code against industry best practices through structured review and reflection workflows

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Code Review
Catégorie : Development Testing
Catégorie : Test Case
Catégorie : Software Testing
Catégorie : GitHub
Catégorie : GitHub Copilot
Catégorie : Test Script Development
Catégorie : Object-Relational Mapping
Catégorie : Software Architecture
Catégorie : Requirements Analysis
Catégorie : API Testing
Catégorie : Business Logic
Catégorie : Restful API
Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : Application Development
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : Test Automation
Catégorie : API Design
Catégorie : Software Technical Review
GitHub: Governing AI-Generated Code

GitHub: Governing AI-Generated Code

COURS 6, 4 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apply techniques including static analysis and security scanning to audit AI-generated code for vulnerabilities, flaws, and hallucinations

  • Create custom Copilot configurations using instructions to enforce team coding standards and project-specific conventions across all generated code

  • Evaluate LLM capabilities, performance benchmarks, and cost-benefit trade-offs to select the right model for specific development tasks

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Security Testing
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Application Security
Catégorie : GitHub Copilot
Catégorie : AI Security
Catégorie : Anthropic Claude
Catégorie : AI Enablement
Catégorie : Vulnerability Scanning
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : OpenAI API
Catégorie : GitHub
Catégorie : Verification And Validation
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Open Web Application Security Project (OWASP)
Catégorie : Secure Coding
Catégorie : Code Review
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Generative AI Agents
GitHub: Security, Identity, and Access

GitHub: Security, Identity, and Access

COURS 7, 3 heures

Ce que vous apprendrez

  • Configure two-factor authentication, permissions, and visibility settings securing accounts and repositories following least-privilege principles

  • Set up enterprise managed users with identity providers and SCIM provisioning for centralized organizational identity control

  • Use the Security tab, Dependabot, repository insights, and team-based roles to monitor and govern GitHub organizations at enterprise scale

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Security Controls
Catégorie : Identity and Access Management
Catégorie : GitHub
Catégorie : Authorization (Computing)
Catégorie : Enterprise Application Management
Catégorie : Collaborative Software
Catégorie : Authentications
Catégorie : Data Security
Catégorie : Role-Based Access Control (RBAC)
Catégorie : Security Management
Catégorie : Systems Administration
Catégorie : Security Engineering
Catégorie : Multi-Factor Authentication
Catégorie : Version Control
GitHub: Evaluating and Integrating AI Models

GitHub: Evaluating and Integrating AI Models

COURS 8, 5 heures

Ce que vous apprendrez

  • Navigate the GitHub Models marketplace to evaluate and select AI models based on provider capabilities, rate limits, and responsible AI features

  • Configure GitHub Codespaces development environments and manage scaling from the free tier to Azure AI pay-as-you-go for production workloads

  • Build, test, and validate HTTP API endpoints using FastAPI that integrate AI models from GitHub Models within Codespaces

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Scalability
Catégorie : Capacity Management
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Generative AI
Catégorie : AI Enablement
Catégorie : Microsoft Azure
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : API Design
Catégorie : Cloud Development
Catégorie : Development Environment
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : GitHub
Catégorie : AI Integrations
Catégorie : Authentications
GitHub: AI-Augmented Testing and Refactoring

GitHub: AI-Augmented Testing and Refactoring

COURS 9, 3 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apply AI-assisted test-driven development to generate tests, mock dependencies, and evaluate test coverage using GitHub Copilot and PyTest

  • Analyze cross-file dependencies and execute system-wide code cleanup by leveraging @workspace references and style enforcement with GitHub Copilot

  • Create infrastructure-as-code configurations including Ansible playbooks, Dockerfiles, and Terraform modules using AI-assisted generation workflows

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Maintainability
Catégorie : Infrastructure as Code (IaC)
Catégorie : Software Testing
Catégorie : Rust (Programming Language)
Catégorie : Test Automation
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : AI Integrations
Catégorie : Ansible
Catégorie : GitHub Copilot
Catégorie : Test Driven Development (TDD)
Catégorie : Test Script Development
Catégorie : Dependency Analysis
Catégorie : Style Guides
Catégorie : Other Programming Languages
Catégorie : Test Tools
Catégorie : Terraform
Catégorie : Containerization
Catégorie : Unit Testing
Catégorie : GitHub
Catégorie : Docker (Software)

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Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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