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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in GitHub Copilot
- Was ist GitHub Copilot und wie funktioniert es
- Unterstützte Umgebungen und IDE-Integration
- Anwendungsfälle für Entwickler und DevOps-Fachkräfte
Erste Schritte mit Copilot
- Aktivierung von Copilot in Visual Studio Code
- Erstellen von Prompts für nützliche Codevorschläge
- Verständnis und Feinjustierung von Copilot-generiertem Code
Einsatz von Copilot für DevOps-Aufgaben
- Erstellen von YAML-Konfigurationen für CI/CD-Workflows
- Schreiben von GitHub Actions mit Copilot-Unterstützung
- Automatisierung von Test-, Linting- und Deployment-Pipelines
Shell-Scripting und Infrastruktur-Automatisierung
- Verwendung von Copilot zum Schreiben und Optimieren von Shell-Skripten
- Prompts für Snippets von Dockerfile, Terraform oder Kubernetes-Konfigurationen
- Validierung generierter Automatisierungsskripte
Produktivitätssteigerung durch KI-Unterstützung
- Reduzierung von Boilerplate und wiederkehrenden Aufgaben
- Schnellere Arbeit mit Copilot in agilen Sprints
- Kombination von Copilot mit GitHub CLI und Terminal-Workflows
Grenzen, Ethik und bewährte Methoden
- Verständnis von Copilots Umfang und Grenzen
- Sicherheitsbedenken und Aspekte des geistigen Eigentums
- Best Practices für die Überprüfung KI-generierten Codes
Projektübungen und reale Szenarien
- CI/CD-Workflow-Automatisierung für eine Webanwendung
- Schreiben wiederverwendbarer GitHub-Action-Vorlagen
- Team-Zusammenarbeit mit Copilot über mehrere Repositories hinweg
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse der Konzepte der Softwareentwicklung
- Vertrautheit mit Git oder Versionskontroll-Workflows
- Grundlegende Erfahrung mit YAML, Shell-Scripting oder CI/CD-Tools
Zielgruppe
- Entwickler, die die DevOps-Produktivität verbessern möchten
- DevOps-Einsteiger und Automatisierungs-Enthusiasten
- Agile Teammitglieder, die KI-Unterstützung in ihren Workflows suchen
Erfahrungsberichte (1)
Ich habe Wissen über die Streamlit-Bibliothek von Python erworben und werde sie sicherlich verwenden, um Anwendungen in meinem Team zu verbessern, die mit R Shiny erstellt wurden.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maschinelle Übersetzung