Curso de GIT con Inteligencia Artificial

Control de Versiones Profesional de Cero a Experto

Aprende a proteger, versionar y colaborar en cualquier proyecto digital usando Git y asistentes de inteligencia artificial, sin necesidad de experiencia técnica previa. Este curso de Git te lleva desde cero conocimientos hasta un nivel intermedio-avanzado en 50 horas de estudio autónomo, repartidas en 8 unidades didácticas y una evaluación final.

Un solo proyecto de principio a fin

Todo el curso gira alrededor de la digitalización de la cafetería de barrio ficticia «Aroma de Barrio». Los mismos archivos (menu.md, inventario.csv, recetas/, sitio-web/) se usan en los ejemplos, en los ejercicios, en las actividades interactivas y en las evaluaciones, unidad tras unidad.

EDICIÓN 2026


Universidad Tecnológica Nacional
+ Instituto Data Science

Resolución Nro. 290/20 · UTN FRRQ


ACTUALIZADO EN JULIO 2026

Garantía de Satisfacción: 30 días

Modalidad: On Demand, Videos Grabados
Duración: 50 Horas
Material: Teória – Videos – Ejercitación

¡Aprende GIT como un profesional!

$223.750,00INSCRIBIRME AHORA

Ciencia de Datos con R y Python Formas de pago

Programa Académico

Unidad 01 · Control de versiones, Git e IA: fundamentos, instalación y primer repositorio
6 h · Iniciación

Archivos, carpetas y rutas · El problema real que resuelve el control de versiones · Qué es un sistema de control de versiones · La terminal sin miedo · Instalación de Git · Configuración inicial obligatoria · Primer repositorio · La IA al volante: aprender Git con un asistente · Ayuda oficial y autonomía.

Unidad 02 · El ciclo de vida de un archivo: add, commit, historial e ignorados
6 h · Básico

Las tres áreas de Git · Los estados de un archivo · Preparar cambios: git add · Confirmar cambios: git commit · Ver diferencias: git diff · Leer el historial: git log · Mensajes de commit profesionales · Ignorar archivos: .gitignore · La IA al volante: mensajes de commit asistidos.

Unidad 03 · Viajar en el tiempo: deshacer, restaurar, borradores y recuperar lo perdido
6 h · Básico

Referencias: HEAD y sus parientes · Descartar cambios del directorio de trabajo · Sacar archivos del área de preparación · Corregir el último commit · git reset: las tres modalidades · git revert: deshacer sin reescribir · Guardar trabajo a medias: git stash · La red de seguridad: git reflog · Inspeccionar el pasado sin romper nada · La IA al volante: diagnóstico de errores.

Unidad 04 · Ramas y fusiones: trabajar en paralelo y resolver conflictos con ayuda de IA
6 h · Intermedio

Qué es una rama en Git · Operaciones básicas con ramas · Trabajo en paralelo: el caso de la cafetería · Fusionar: git merge · Conflictos de fusión · Estrategias de ramificación profesionales · La IA al volante: conflictos explicados.

Unidad 05 · Repositorios remotos y GitHub: tu proyecto en la nube
6 h · Intermedio

Repositorios remotos · Cuenta y repositorio en GitHub · Autenticación (PAT y SSH) · Conectar local y remoto · Sincronización diaria · Documentar el proyecto · La IA al volante: GitHub CLI y asistentes.

Unidad 06 · Colaboración real: Issues, Pull Requests, revisión de código y Conventional Commits
6 h · Intermedio

Issues: el punto de partida del trabajo · Modelos de contribución · Pull Requests · Revisión de código · Conventional Commits 1.0.0 · Reglas del repositorio · La IA al volante: revisión asistida.

Unidad 07 · Git avanzado: etiquetas, versionado semántico, rebase, cherry-pick, bisect y hooks
7 h · Avanzado

Etiquetas (tags) · Versionado semántico 2.0.0 · Rebase · Rebase interactivo · Trasplantar commits: cherry-pick · Buscar el origen de un fallo · Automatización local: hooks · Herramientas de organización avanzada · La IA al volante: reescritura asistida.

Unidad 08 · IA integrada, automatización con GitHub Actions, seguridad y gobernanza
6 h · Avanzado

Panorama de asistentes aplicados a Git · Flujos de trabajo asistidos por IA · Automatización en la nube: GitHub Actions · Seguridad de credenciales y datos · Confianza en las contribuciones · Gobernanza del código generado por IA · Mantenimiento y cierre.

Qué sabrás hacer al terminar el Curso de GIT con Inteligencia Artificial

Cuando acabes el curso, serás capaz de:

  • Explicar con tus propias palabras qué es un sistema de control de versiones y por qué Git se impuso en la industria.
  • Instalar y configurar Git en Windows, macOS o Linux, y verificar que la configuración es correcta.
  • Moverte con soltura por la terminal: rutas, carpetas, archivos y comandos básicos.
  • Crear repositorios, registrar cambios en commits limpios y leer el historial de un proyecto.
  • Escribir mensajes de commit profesionales siguiendo la especificación Conventional Commits 1.0.0.
  • Deshacer prácticamente cualquier error: cambios sin guardar, commits equivocados, archivos borrados o ramas perdidas.
  • Trabajar con ramas, fusionarlas y resolver conflictos con seguridad.
  • Publicar y sincronizar tus proyectos en GitHub mediante HTTPS con token o mediante claves SSH.
  • Colaborar con otras personas usando Issues, Pull Requests y revisión de código.
  • Reescribir historia de forma controlada con rebase interactivo, cherry-pick y bisect.
  • Automatizar comprobaciones con hooks locales y con GitHub Actions.
  • Usar asistentes de IA (Claude, Claude Code, GitHub Copilot, GitHub Copilot CLI) para explicar historiales, redactar mensajes, resolver conflictos y revisar cambios, verificando siempre sus respuestas.
  • Aplicar buenas prácticas de seguridad: no filtrar credenciales, firmar tus commits y reaccionar ante una fuga de secretos.

Qué competencias te llevas

Competencia técnica

Dominarás Git en su flujo completo: creación, registro, ramificación, fusión, sincronización remota, reescritura de historia y automatización.

Competencia digital

Usarás con soltura la terminal, las plataformas de alojamiento de código (GitHub) y las herramientas de línea de comandos (gh).

Competencia colaborativa

Participarás en flujos de trabajo de equipo: Issues, Pull Requests, revisión de código y convenciones de escritura compartidas.

Competencia de resolución de problemas

Sabrás diagnosticar estados inesperados de tu repositorio y elegir de forma razonada la estrategia de recuperación.

Competencia en uso crítico de la IA

Formularás instrucciones precisas a un asistente, verificarás sus respuestas contra la documentación oficial y detectarás sus errores o invenciones.

Competencia de seguridad y ética

Protegerás credenciales y datos personales, firmarás tus contribuciones y aplicarás una gobernanza responsable del código generado por IA.

Antes de matricularte

Preguntas frecuentes sobre el curso de Git

¿Necesito saber programar o tener conocimientos de informática?

No. El curso está diseñado para que partas de cero absoluto, y te lleva de iniciación a intermedio-avanzado. Lo único que necesitas no son conocimientos, sino medios para practicar: un ordenador con Windows 10/11, macOS 12 o superior, o cualquier distribución Linux de escritorio; permisos para instalar programas; conexión a internet; y una dirección de correo válida para crear tu cuenta de GitHub.

¿Cuánto tiempo me va a llevar?

50 horas de estudio autónomo en total: 49 horas repartidas en 8 unidades didácticas más 1 hora de evaluación final. Siete unidades ocupan 6 horas cada una, y la unidad 07, de nivel avanzado, ocupa 7. En cada unidad tienes el desglose de cuánto tiempo dedicas a estudio, vídeos, práctica, ejercicios y cuestionario.

¿Cómo se imparte? ¿Tengo que conectarme a una hora concreta?

No. Es 100 % on-demand y autoestudio guiado: avanzas cuando quieras y al ritmo que quieras. No hay entregables ni correcciones manuales.

¿Qué software necesito instalar?

El software de referencia del curso es Git 2.50 o superior, GitHub, GitHub CLI, GitHub Copilot y Claude Code.

¿Sobre qué voy a practicar?

Sobre un único proyecto: la digitalización de la cafetería de barrio ficticia «Aroma de Barrio». Los mismos archivos (menu.md, inventario.csv, recetas/, sitio-web/) te acompañan en los ejemplos, los ejercicios, las actividades interactivas y las evaluaciones, unidad tras unidad.

¿Cómo sé si estoy aprendiendo?

Con autoevaluación continua: ejercicios con solución explicada, una actividad interactiva H5P y un cuestionario en cada unidad, más un examen final acumulativo de 20 preguntas en formato GIFT.

¿Cómo se usa la inteligencia artificial en el curso?

En cada unidad tienes un bloque «La IA al volante»: usas un asistente para explicar, redactar o revisar, y verificas después su respuesta contra la documentación oficial. Trabajas con Claude, Claude Code, GitHub Copilot y GitHub Copilot CLI, y aprendes a reconocer alucinaciones y a comprobar lo que te propone antes de ejecutarlo.

¿Puedo fiarme de lo que enseña el curso?

Todo el contenido procede exclusivamente de documentación oficial, especificaciones publicadas y RFC. No se utilizan fuentes no verificables, y tienes el listado completo de referencias publicado en esta misma página.

Curso 100% On-Demand

CERTIFICATE EN GIT CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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6 cuotas sin interés de ARS $37.291,66 o 20% OFF por transferencia en 1 pago = ARS $179.000

Profesionales activos en industria y academia.

Quienes te van a acompañar en la cursada combinan investigación, docencia universitaria y aplicación real de AI, Data Science y Data Analytics en empresas del sector privado y público.

Julieta Ona Herrero Instituto Data Science Argentina

Julieta Ona

Docente

Analista universitaria en sistemas de computación con más de 14 años de experiencia en la creación de soluciones tecnológicas tanto en backend como en frontend. A lo largo de mi carrera, he tenido la oportunidad de liderar equipos multidisciplinarios, gestionando proyectos de alta complejidad con un enfoque en la colaboración, la eficiencia y el aprendizaje continuo.

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