Curso GH-300: GitHub Copilot
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El curso GH-300 explora el uso de IA en el contexto de GitHub Copilot, equipando a los participantes con los conocimientos para usar Copilot de forma efectiva mitigando los riesgos éticos y operativos asociados al uso de IA en el desarrollo de software.
Objetivos:
- Tus equipos podrán utilizar GitHub Copilot de forma efectiva para acelerar el desarrollo de software.
- Aplicar técnicas de prompt engineering para obtener mejores sugerencias de código.
- Mitigar los riesgos éticos y operativos asociados al uso de IA en el desarrollo.
- Gestionar licencias y configurar políticas de GitHub Copilot para la organización.
Materiales:
- Documentación oficial para el curso GH-300: GitHub Copilot.
Certificación:
Este curso prepara para el examen de certificación GH-300: GitHub Copilot, que otorga la certificación Microsoft Certified: GitHub Copilot.
Perfil del docente:
- Formador certificado por Microsoft.
- Más de 5 años de experiencia profesional.
- Más de 4 años de experiencia docente.
- Profesional activo en empresas del sector IT
- Experiencia básica de programación en cualquier lenguaje.
- Familiaridad con Visual Studio Code, JetBrains u otro IDE compatible con Copilot.
- Conocimientos básicos de Git y GitHub.
- Desarrolladores e ingenieros involucrados en la creación y despliegue de sistemas de IA.
- Científicos de datos y analistas que trabajan con modelos de IA y quieren garantizar transparencia y responsabilidad.
- Líderes empresariales y managers que supervisan proyectos de IA.
- Administradores que gestionan licencias y uso de GitHub Copilot en la organización.
Contenidos
Módulo 1: IA responsable con GitHub Copilot
Riesgos y limitaciones de las herramientas de IA generativa en el desarrollo.
Principios de uso ético y responsable de GitHub Copilot.
Identificación de daños potenciales y estrategias de mitigación.
Módulo 2: Introducción a GitHub Copilot
Planes de GitHub Copilot: Individual, Business y Enterprise.
Habilitación de Copilot en el IDE: instalación y configuración en Visual Studio Code.
Sugerencias inline, GitHub Copilot Chat y Copilot CLI.
Módulo 3: Ingeniería de prompts con GitHub Copilot
Estructura del prompt y determinación del contexto por Copilot.
Prompting zero-shot y few-shot: cuándo usar cada técnica.
Mejores prácticas para la formulación de prompts efectivos.
Módulo 4: Copilot Spaces y características avanzadas
Copilot Spaces: creación, configuración y uso para respuestas contextualizadas.
Agent Mode, Edit Mode y MCP para flujos de trabajo avanzados.
Pull Request summaries, revisión de código y Copilot para pruebas.
Módulo 5: Arquitectura de datos y privacidad
Flujo de datos en GitHub Copilot: procesamiento de prompts y filtrado.
Configuración de exclusiones de contenido y ajustes de privacidad.
Gestión de suscripciones y políticas de organización mediante la API REST.
Módulo 6: Productividad del desarrollador con GitHub Copilot
Generación, refactorización y documentación de código con Copilot.
Generación de tests unitarios e integración y sugerencias de seguridad.
Modernización de código legacy y reducción del cambio de contexto.
- Fecha inicio: 02/10/2026
- Fecha fin: 02/10/2026
- Viernes, 9:00-15:00
- Aula virtual en directo
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