GitHub Copilot för DevOps-automatisering och produktivitet Träningskurs

GitHub Copilot är ett AI-drivet verktyg för kodkomplettering som hjälper till att accelerera utvecklingen samtidigt som kvaliteten och produktiviteten förbättras. När det kombineras med artificiell intelligens i projekt, infrastruktur och programvara kan ledare utnyttja AI för att optimera resursallokering, förenkla arbetsflöden och främja beslutsfattande.

Denna instruktörsvägledna, liveutbildning (online eller på plats) är riktad till avancerade ledare som önskar fördjupa sin kunskap om GitHub Copilot samtidigt som de utforskar praktiska AI-applikationer i företagsmiljöer, med exempel som är relevanta för stora projekt och branscher som olja och gas.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Använda avancerade Copilot-funktioner i stora företagsprojekt.
• Integrera Copilot i flerdisciplinära arbetsflöden för maximal effektivitet.
• Utnyttja AI-verktyg för att optimera projektledning, infrastruktur och programvara.
• Implementera AI-baserade strategier för att förbättra planering, uppskattning och tidsanvändning.
• Identifiera praktiska AI-applikationer i branschspecifika scenarier som olja och gas.

Formatet för kursen

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Praktiska övningar och fallstudier.
• Live-demonstrationer av AI-verktyg och Copilot-arbetsflöden.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att boka.

Det här instruktörledande, liveutbildningen i Sverige (online eller på plats) är riktad till deltagare på avancerat nivå som önskar anpassa GitHub Copilot för teamprojekt, utnyttja dess avancerade funktioner och integrera den smidigt i CI/CD-pipeliner för förbättrad samarbete och produktivitet.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Anpassa GitHub Copilot för specifika projektsbehov och teamarbetsflöden.
• Utnyttja avancerade funktioner i Copilot för komplexa kodningsuppgifter.
• Integrera GitHub Copilot i CI/CD-pipeliner och samarbetsmiljöer.
• Optimerar teamet samarbete med AI-drivna verktyg.
• Hantera och felsöka Copilot-inställningar och behörigheter effektivt.

AI-drivna distributionsorchestration är en metod som använder maskininlärning och automatisering för att vägleda utrullningsstrategier, upptäcka anomalier och utlösa automatisk återdragning vid behov.

Detta instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) är riktad till mellannivåprofiler som önskar optimera distributionspipelines med AI-driven beslutsfattande och haveriberedskap.

Efter genomgången utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera AI-assisterade utrullningsstrategier för säkrare distributioner.
• Försäkra sig om distributionsrisk med hjälp av maskininlärningsdrivna insikter.
• Integrera automatiserade återdragningsarbetsflöden baserade på anomaliedetektering.
• Förbättra överblickbarheten för att stödja intelligenta orchestration.

Kursformat

• Instruktörsledda demonstrationer med tekniska djupdykningar.
• Händelsebaserade scenarier fokuserade på distributionsförsök.
• Praktiska laborationer som simulerar verkliga orchestration-utmaningar.

Kursanpassningsalternativ

• Anpassade integrationer, verktygskedja-support eller arbetsflödesjustering kan arrangeras vid begäran.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) används alltmer för att förutse incidenter innan de inträffar och automatisera huvudorsaksanalys (RCA) för att minimera nedtid och accelerate lösningstid.

Detta instruktörledda, live-träning (online eller på plats) är riktat till avancerade IT-professionals som vill implementera prediktiv analys, automatisera åtgärder och designa smarta RCA-arbetsflöden med hjälp av AIOps-verktyg och maskininlärningsmodeller.

Efter detta träningspass kommer deltagarna att kunna:

• Bygga och träna ML-modeller för att upptäcka mönster som leder till systemfel.
• Automatisera RCA-arbetsflöden baserat på korrelation av loggar och mått från flera källor.
• Integrera alarm- och åtgärdsprocesser i befintliga plattformar.
• Distribuera och skalera smarta AIOps-pipeliner i produktionsmiljöer.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on implementation i en live-labbmiljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära anpassad träning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) är en metod som använder maskininlärning och analys för att automatisera och förbättra IT-operationer, särskilt inom områdena övervakning, incidentidentifiering och reaktion.

Denna instruktörspådriven, liveutbildning (online eller på plats) är riktad till mellannivån IT-operationsprofiler som vill implementera AIOps-tekniker för att korrelera metrik och loggar, minska varningsbrus och förbättra övervakningen genom intelligenta automatiseringar.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och arkitekturen för AIOps-plattformar.
• Korrelera data från loggar, metrik och spårningar för att identifiera rotorsaker.
• Minska varningsbrus genom intelligenta filter och brussuppression.
• Använda open-source- eller kommersiella verktyg för att övervaka och reagera på incidenter automatiskt.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktiska uppgifter.
• Hands-on-implementering i en live-labbmiljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att arrangera.

En AIOps-rörledning byggd helt med öppen källkodsverktyg gör det möjligt för team att skapa kostnadseffektiva och flexibla lösningar för övervakning, avvikelseupptäckt och intelligenta varningar i produktionsmiljöer.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade ingenjörer som vill bygga och distribuera en slut-till-slut AIOps-rörledning med verktyg som Prometheus, ELK, Grafana och anpassade ML-modeller.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Designa en AIOps-arkitektur med endast öppen källkodskomponenter.
• Samla in och normalisera data från loggar, mått och spår.
• Använda ML-modeller för att upptäcka avvikelser och förutspå händelser.
• Automatisera varningar och åtgärder med öppna verktyg.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Mycket övningar och praktik.
• Händer-på implementation i en live-labbmiljö.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att boka.

Företagsplattformar AIOps som Splunk, Moogsoft och Dynatrace erbjuder kraftfulla funktioner för att upptäcka avvikelser, korrelera varningar och automatisera svar i stora IT-miljöer.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till IT-team på företagsnivå med mellanavancerad kunskap som vill integrera AIOps-verktyg i sin befintliga övervakningsstack och operativa arbetsflöden.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera och integrera Splunk, Moogsoft och Dynatrace i en sammanhållen AIOps-arkitektur.
• Korrelera mått, loggar och händelser över fördelade system med AI-drivna analyser.
• Automatisera incidentdetektering, prioritering och svar med inbyggda och anpassade arbetsflöden.
• Optimerar prestanda, minskar MTTR och förbättrar operativ effektivitet på företagsnivå.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktiska uppgifter.
• Hands-on-implementering i en levande labbmiljö.

Alternativ för att anpassa kursen

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på nybörjar- till mellannivå som vill lära sig hur man effektivt använder GitHub Copilots förmågor inom moderna utvecklingsarbetsflöden.

Denna instruktörleda, live-träning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till deltagare med mellannivå- till avancerad erfarenhet som önskar optimera teamarbetsflöden, förbättra samarbetsutvecklingspraktiker och effektivt hantera Copilot-användning i flerutvecklarmiljöer.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera GitHub Copilot för teammiljöer.
• Utnyttja Copilot för att förbättra samarbetsutvecklingspraktiker.
• Optimera teamarbetsflöden med hjälp av Copilots funktioner.
• Hantera Copilots integration i flerutvecklarprojekt.
• Hålla konsekvent kodkvalitet och standarder över team.
• Nyttja avancerade Copilot-funktioner för teamspecifika behov.
• Kombinera Copilot med andra samarbetsverktyg för effektivitet.

Denna handledningsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till mellannivå-QA-ingenjörer, utvecklare och teamledare som vill använda GitHub Copilot för mer effektiv felsökning, kodkvalitetsförbättring och strömlinjerade kodgranskningar.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera GitHub Copilot för felsöknings- och kodgranskningsändamål.
• Använda Copilot för att identifiera och lösa buggar effektivt.
• Förbättra kodkvaliteten med AI-assisterade förslag.
• Strömlinjea kodgranskningsprocesser med Copilots möjligheter.
• Samverka effektivt med hjälp av Copilot i teammiljöer.

Detta instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellannivåfrontendutvecklare som vill använda GitHub Copilot för att automatisera upprepande kodningsuppgifter, förbättra UI/UX-design och förenkla frontendarbetsflöden.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera GitHub Copilot för frontendutvecklingsprojekt.
• Utnyttja Copilot för att generera HTML, CSS och JavaScript-kod effektivt.
• Förbättra UI/UX-designprocesser med AI-genererade kodförslag.
• Försäkra frontendarbetsflöden med praktiska Copilot-integreringsstrategier.
• Felsöka och felsöka frontend-kod med hjälp av Copilot-assistans.

Denna instruktörledd, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till nybörjare och mellannivå-Pythonutvecklare som vill utnyttja GitHub Copilot för Python-specifika uppgifter, felsökning och implementering av maskininlärningsarbetsflöden.

Till slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Ställa in och konfigurera GitHub Copilot för Python-utveckling.
• Nyttja Copilot för att skriva effektiv Python-kod.
• Felsöka Python-program med AI-genererade förslag.
• Automatisera upprepande kodningsuppgifter och förbättra arbetsflödeseffektiviteten.
• Använda Copilot för att implementera maskininlärningsprojekt i Python.

Prometheus och Grafana är bredt använta verktyg för observabilitet i modern infrastruktur, medan maskininlärning förbättrar dessa verktyg med prediktiva och intelligenta insikter för att automatisera operationsbeslut.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till observabilitetsprofessionella på mellanavancerad nivå som vill modernisera sin övervakningsinfrastruktur genom att integrera AIOps-praktiker med hjälp av Prometheus, Grafana och ML-tekniker.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera Prometheus och Grafana för observabilitet över system och tjänster.
• Samla in, lagra och visualisera högkvalitativa tidsserieuppgifter.
• Använda maskininlärningsmodeller för anomalidetektering och prognoser.
• Bygga intelligenta varningsregler baserade på prediktiva insikter.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Händs-på implementation i en live-lab-miljö.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att boka.

Denna instruktörsvägleda, liveutbildning i Sverige (online eller platsbaserad) är riktad till deltagare med mellannivå erfarenhet som vill utnyttja GitHub Copilot för att hantera avancerade kodningsfall, förbättra produktivitet och integrera Copilot i sina utvecklingsarbetsflöden.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna kunna:

• Optimera sin användning av GitHub Copilot för avancerade kodningsuppgifter.
• Skriva mer effektiv, felrikt och underhållbar kod med Copilot-förslag.
• Integrera GitHub Copilot i sina föredragna IDE:er och arbetsflöden.
• Använda Copilot för felsökning och kodrefaktorisering.
• Förstå begränsningarna och etiska överväganden vid användning av AI-drivna kodningsverktyg.

Denna handledning från instruktör (online eller på plats) riktas till nybörjande utvecklare som vill förstå GitHub Copilots möjligheter, installera det och använda det effektivt för att förbättra deras kodupplevelse.

Vid slutet av denna handledning kommer deltagarna kunna:

• Förstå vad GitHub Copilot är och hur det fungerar.
• Installera GitHub Copilot med en stödd kodredigerare.
• Använda GitHub Copilot för att skriva, refaktorera och felsöka kod snabbare.
• Utnyttja Copilot för att utforska kodtekniker och lösningar.
• Tillämpa bästa praxis för att integrera GitHub Copilot i dagliga arbetsflöden.