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Corso

Git avanzato

AvanzatoLivello di competenza
Aggiornato 06/2025
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GitProgramming
3 h
12 video
38 Esercizi
2,950 XP
8,152
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Descrizione del corso

Questo corso approfondisce le funzionalità avanzate di Git ed è pensato per chi lavora con l'ingegneria dei dati e la scienza dei dati. Imparerai strategie di unione complesse, come gestire la cronologia del repository e ottimizzare Git per progetti di dati su larga scala. Gli argomenti principali includono il rebasing avanzato, git reflog per il ripristino di emergenza, il debug efficiente con git bisect e la gestione di file di grandi dimensioni con Git LFS. Scoprirai anche lo sviluppo parallelo usando i worktrees e come rendere più modulari le strutture dei progetti con i sottomoduli. Alla fine di questo corso, avrai le competenze per gestire situazioni complicate di controllo delle versioni e problemi nello sviluppo di pipeline di dati e progetti collaborativi sui dati.

Prerequisiti

Intermediate Git
1

Strategie di merge avanzate

In questo capitolo imparerai tecniche pratiche di merge con Git per gestire progetti complessi di data engineering. Esplorerai diverse strategie di merge e capirai come integrare le modifiche al codice mantenendo una cronologia del progetto pulita. Alla fine saprai gestire vari scenari di merge e riorganizzare le cronologie dei commit.
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2

Cronologia Git ed esplorazione

In questo capitolo svilupperai le competenze per indagare e gestire la cronologia Git del tuo progetto. Imparerai tecniche per applicare selettivamente le modifiche, identificare e correggere bug e gestire informazioni sensibili nel repository. Questi strumenti ti aiuteranno a mantenere codice pulito e tracciabile nei flussi di lavoro di data engineering.
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3

Gestione avanzata dei repository

In questo capitolo esplorerai tecniche avanzate di Git per gestire progetti software complessi. Imparerai a lavorare su più funzionalità in parallelo, organizzare le dipendenze del codice, gestire file di grandi dimensioni e implementare flussi di sviluppo efficienti. Queste abilità sono essenziali per gestire progetti moderni di data engineering e sviluppo software.
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