Formation GitHub pour la Data : Versionner ses analyses et travailler en équipe
Mettre en place un environnement GitHub pour des projets data. Appliquer les commandes Git pour le versionnement de scripts Python et Jupyter Notebooks. Gérer les pull requests et les conflits de version. Automatiser des pipelines d'analyse via GitHub Actions pour des déploiements reproductibles.
Apprendre à utiliser Git pour versionner les scripts et les notebooks Python
Maîtriser la collaboration sur des projets data via GitHub
Résoudre les conflits de version et gérer les pull requests
Automatiser des pipelines d'analyse via GitHub Actions
Programme détaillé
8 modules · 14 heures
01
Introduction à Git et GitHub pour les projets Data
—Initialiser un dépôt Git local pour un projet d'analyse.
—Créer un dépôt GitHub distant et le lier au dépôt local.
—Configurer les informations d'identification Git pour les opérations distantes.
02
Commandes Git fondamentales et suivi de modifications
—Utiliser `git add` et `git commit` pour enregistrer les modifications.
—Suivre les modifications de scripts Python et de notebooks Jupyter.
—Examiner l'historique des `commit`s avec `git log`.
03
Gestion des branches et flux de travail collaboratif
—Créer et basculer entre les `branche`s pour isoler le travail.
—Fusionner des `branche`s locales avec `git merge`.
—Appliquer une stratégie de branchement adaptée aux projets Data.
04
Collaboration via Pull Requests et revue de code
—Soumettre une `Pull Request` sur GitHub pour proposer des modifications.
—Réaliser une revue de code sur une `Pull Request` de notebook Jupyter.
—Approuver et `Merge`r une `Pull Request` dans la branche principale.
05
Résolution des conflits de version sur les fichiers Data
—Identifier les `conflit de version` lors d'un `merge` ou d'un `rebase`.
—Résoudre manuellement les `conflit de version` dans les scripts et fichiers de configuration.
—Utiliser les outils de résolution de `conflit de version` intégrés.
06
Versionnement avancé des notebooks Jupyter
—Gérer les sorties de notebooks dans le `Dépôt Git`.
—Utiliser des outils pour comparer les versions de `Jupyter Notebook`.
—Appliquer des bonnes pratiques pour le `commit` de notebooks.
07
Introduction à GitHub Actions pour l'automatisation
—Créer un workflow `GitHub Actions` simple pour un projet Data.
—Déclencher un workflow `GitHub Actions` sur un `push` ou une `Pull Request`.
—Exécuter des tests unitaires ou des linters via `GitHub Actions`.
08
Déploiement de pipelines Data avec GitHub Actions
—Configurer un workflow `GitHub Actions` pour le déploiement continu.
—Automatiser l'exécution d'un script d'analyse ou de génération de rapport.
—Intégrer des étapes de déploiement de tableaux de bord (ex: Power BI) via `GitHub Actions`.
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de maîtriser la collaboration sur des projets data via GitHub. Cela inclut la gestion des pull requests et la revue de code, des compétences essentielles pour travailler en équipe. En apprenant à versionner vos analyses et scripts, vous pourrez non seulement suivre l'évolution de votre travail, mais aussi faciliter la contribution de vos collègues, rendant ainsi votre processus de développement plus fluide et efficace.
Un défi fréquent auquel font face les apprenants dans le domaine de la data est la gestion des conflits de version, surtout lorsque plusieurs personnes travaillent sur les mêmes fichiers. Ces conflits peuvent rapidement devenir sources de frustration et de perte de temps. Cette formation vous aidera à anticiper et à résoudre ces problèmes de manière proactive, vous permettant de vous concentrer sur l'analyse et l'innovation plutôt que sur la gestion des versions.
Ce qui distingue notre programme est l'accent particulier mis sur l'automatisation des pipelines d'analyse via GitHub Actions. Contrairement à d'autres formations qui se concentrent uniquement sur l'aspect versioning, nous vous apprendrons à intégrer des processus automatisés, rendant votre travail non seulement plus efficace, mais aussi plus reproductible. Cela vous permettra d'appliquer des pratiques modernes de développement dans vos projets data, ajoutant de la valeur à votre expertise.
Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de préparer quelques projets ou scripts que vous avez déjà réalisés. Cela vous permettra de mieux comprendre comment appliquer les concepts enseignés à votre propre travail. N'hésitez pas à poser des questions et à partager vos expériences avec vos pairs. Votre engagement et votre curiosité enrichiront non seulement votre apprentissage, mais également celui de vos collègues.
Pourquoi choisir cette formation en informatique
🎯
Maîtrise de Git pour Data
Acquérez des compétences pratiques pour versionner vos scripts et notebooks Python, garantissant la traçabilité et la collaboration sur vos projets data.
🤝
Collaboration simplifiée
Apprenez à travailler efficacement en équipe grâce aux Pull Requests et à la revue de code, optimisant ainsi le travail collectif sur des analyses complexes.
⚙️
Automatisation des pipelines
Découvrez comment automatiser vos workflows d'analyse avec GitHub Actions, augmentant ainsi l'efficacité de vos projets data.
🛠️
Gestion des conflits
Maîtrisez la résolution des conflits de version sur les fichiers data, un atout essentiel pour maintenir la cohésion dans les projets collaboratifs.
📊
Versionnement avancé Jupyter
Approfondissez vos connaissances avec le versionnement avancé des notebooks Jupyter, un outil clé pour les Data Scientists et Analysts.
📈
Formation adaptée à tous niveaux
Que vous soyez débutant ou confirmé, cette formation vous offre des clés pour améliorer vos pratiques de versionnage et de collaboration en data.
Compétences acquises
Versionner scripts et notebooks avec Git
Initialiser un dépôt Git, effectuer des commits réguliers et gérer l'historique des modifications pour des scripts Python et des Jupyter Notebooks.
Collaborer sur des projets data via GitHub
Créer des branches, soumettre des Pull Requests et réaliser des revues de code pour intégrer des contributions d'équipe sur des projets d'analyse de données.
Résoudre les conflits de version
Identifier et résoudre les conflits de fusion (merge conflicts) sur des fichiers de code, de configuration ou de données lors de la collaboration.
Automatiser des pipelines avec GitHub Actions
Mettre en place des workflows GitHub Actions pour l'intégration continue, le déploiement de modèles ou la génération de rapports d'analyse.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Data Scientists
Data Analysts
Ingénieurs Machine Learning
Développeurs Data
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, mais une connaissance de base en Python et en Jupyter Notebook est recommandée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue des activités pratiques et des cas d'étude
Quiz et quiz en ligne pour vérifier les connaissances
Projet final pour mettre en pratique les compétences acquises
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Après la formation, l'équipe a réussi à créer un dépôt GitHub pour centraliser leurs analyses de données, facilitant ainsi la collaboration entre les membres. »
« Lors d'une réunion, ils ont pu examiner l'historique des commits pour comprendre les modifications apportées par chacun sur les scripts Python. »
Questions fréquentes
Maîtrise des commandes Git de base (clone, add, commit, push). Connaissance d'un langage de programmation (Python recommandé). Familiarité avec l'environnement de développement (IDE ou éditeur de texte).
Compte GitHub actif. Installation de Git sur la machine locale. Accès à un éditeur de code (VS Code, PyCharm) ou un environnement Jupyter. Connexion internet stable.
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
GitHub est un système de gestion de versionnement de code qui permet aux développeurs de collaborer et de partager leur code. Dans ce cours, nous allons utiliser GitHub pour versionner nos scripts et nos notebooks Python.
Oui, mais nous recommandons d'avoir une connaissance de base en Python et en Jupyter Notebook avant de suivre ce cours.
Oui, nos participants auront accès à des ressources complémentaires et des liens vers des tutoriels pour aider à mieux comprendre les concepts abordés dans le cours.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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