Descripción
Descripción del curso
El curso explora el uso de GitHub Copilot, la herramienta de IA generativa para desarrolladores de software. Proporciona los conocimientos y habilidades necesarios para usar Copilot de forma efectiva, incluyendo el uso responsable de la IA, el prompt engineering y las garantías de privacidad. Prepara para el examen de certificación GitHub Copilot (GH-300).
Se trabaja con las características de GitHub Copilot en el IDE: sugerencias en línea, chat, CLI y Plan Mode. El curso cubre también el uso de Agent Mode, Edit Mode y MCP para flujos de trabajo avanzados, la gestión de sesiones de agente y la generación de código, pruebas y documentación con Copilot.
La parte de privacidad y configuración aborda las exclusiones de contenido, la gestión de políticas en organizaciones GitHub y las salvaguardas de seguridad incluyendo la detección de duplicados.
La formación cubre el uso profesional de GitHub Copilot para mejorar la productividad en el desarrollo de software.
Temario
Módulo 1. Uso responsable de GitHub Copilot (15-20%)
- Riesgos y limitaciones de las herramientas de IA generativa
- Uso ético y responsable de la IA
- Validación del output de IA y operación responsable de Copilot
Módulo 2. Características de GitHub Copilot en el IDE (25-30%)
- Activación y configuración de Copilot en el IDE (VS Code)
- Sugerencias en línea, chat, CLI y Plan Mode
- GitHub Copilot CLI: instalación, comandos y uso en sesiones
- Agent Mode, Edit Mode y MCP para desarrollo avanzado
- Copilot para code review y asistencia de codificación
- Spaces, Spark y resúmenes de Pull Requests
- Gestión de políticas en organizaciones
Módulo 3. Datos y arquitectura de GitHub Copilot (10-15%)
- Flujo de datos y uso compartido
- Procesamiento de input y construcción de prompts
- Ciclo de vida de las sugerencias de código
- Limitaciones de los LLMs y Copilot
Módulo 4. Prompt engineering y elaboración de contexto (10-15%)
- Estructura del prompt y determinación del contexto
- Zero-shot y few-shot prompting
- Mejores prácticas para la elaboración de prompts
- Flujo del proceso de prompt y uso del historial de chat
Módulo 5. Productividad del desarrollador con GitHub Copilot (10-15%)
- Generación de código, refactorización y documentación
- Generación de datos de muestra y modernización de código legado
- Generación de pruebas unitarias e integración
- Identificación de edge cases y sugerencias de seguridad
Módulo 6. Privacidad, exclusiones y salvaguardas (10-15%)
- Exclusiones de contenido y configuración del editor
- Propiedad y limitaciones del output
- Detección de duplicados y advertencias de seguridad
- Resolución de problemas con sugerencias y exclusiones
Qué aprenderá
- Usar GitHub Copilot de forma responsable y efectiva en el IDE
- Aplicar prompt engineering para obtener mejores sugerencias de código
- Acelerar el desarrollo con generación de código, pruebas y documentación
- Gestionar políticas y privacidad de Copilot en organizaciones
- Usar Agent Mode y MCP para flujos de trabajo avanzados
A quién va dirigido
- Desarrolladores y DevOps engineers que quieren integrar IA en su flujo de trabajo de desarrollo
- Candidatos al examen GitHub Copilot (GH-300)
Nivel de experiencia requerido
Conocimientos de GitHub (GH-900 o equivalente) y experiencia con al menos un lenguaje de programación.
Certificación
Examen oficial: GH-300 — GitHub Copilot. Puntuación mínima: 700/1000. La superación del examen otorga la certificación GitHub Copilot de Microsoft/GitHub.
Preguntas frecuentes
¿Qué cubre el examen GitHub Copilot GH-300?
Cubre el uso responsable de la IA, características de Copilot en el IDE (sugerencias, chat, Agent Mode, MCP), prompt engineering, mejora de la productividad con generación de código y pruebas, y configuración de privacidad y políticas.
¿El curso está bonificado por FUNDAE?
Sí. Nextraining gestiona gratuitamente la bonificación FUNDAE para empresas que contraten el curso.
