GitHub Copilot für DevOps Automatisierung und Productivity Schulung

GitHub Copilot ist ein von KI getriebenes Code-Vervollständigungs-Tool, das die Entwicklung beschleunigt und gleichzeitig Qualität und Produktivität verbessert. In Verbindung mit Anwendungen künstlicher Intelligenz in Projekten, Infrastrukturen und Software können Manager AI nutzen, um Ressourcen zu optimieren, Workflows zu vereinfachen und Entscheidungsfindung zu verbessern.

Dieses instructor-led live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Manager, die ihr Wissen über GitHub Copilot vertiefen möchten und gleichzeitig praktische AI-Anwendungen in Unternehmen erkunden wollen, mit Beispielen, die für große Projekte und Branchen wie Öl und Gas relevant sind.

Am Ende des Trainings können die Teilnehmer:

• Fortschrittliche Copilot-Funktionen in groß angelegten Unternehmensprojekten anwenden.
• Copilot in multidisziplinären Workflows integrieren, um Effizienz zu maximieren.
• AITools nutzen, um Projektmanagement, Infrastruktur und Softwarebeschaffung zu optimieren.
• AI-basierte Strategien implementieren, um Planung, Schätzungen und Zeitoptimierung zu verbessern.
• Praktische AI-Anwendungen in branchenspezifischen Szenarien wie Öl und Gas erkennen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Hände-dirty Übungen und Fallstudien.
• Live-Lab-Demonstrationen von AI-Tools und Copilot Workflows.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für ein angepasstes Training für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um eine Anfrage zu stellen.

Dieses von einem Dozenten geleitete, Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die GitHub Copilot für Teamprojekte anpassen, dessen erweiterte Funktionen nutzen und es nahtlos in CI/CD-Pipelines integrieren möchten, um Zusammenarbeit und Produktivität zu steigern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot für spezifische Projektanforderungen und Teamabläufe anzupassen.
• Erforderliche erweiterte Funktionen von Copilot für komplexe Codierungsaufgaben zu nutzen.
• GitHub Copilot in CI/CD-Pipelines und kollaborative Umgebungen zu integrieren.
• Zusammenarbeit im Team durch AI-gestützte Tools zu optimieren.
• Copilot-Einstellungen und -Berechtigungen effektiv zu verwalten und zu troubleshooten.

AI for DevOps ist die Anwendung künstlicher Intelligenz zur Verbesserung von Prozessen der kontinuierlichen Integration, Tests, Bereitstellung und Lieferung durch intelligente Automatisierung und Optimierungstechniken.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene DevOps-Professionals, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in ihre CI/CD-Pipelines integrieren möchten, um Geschwindigkeit, Genauigkeit und Qualität zu steigern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• AI-Tools in CI/CD-Workflow einbinden für intelligente Automatisierung.
• AI-gestütztes Testen, Code-Analyse und Veränderungsinpaktdetektion anwenden.
• Berechnungs- und Bereitstellungsmethoden mithilfe von vorhersagbaren Erkenntnissen optimieren.
• Spurenverfolgung und kontinuierliche Verbesserung unter Verwendung AI-gestützter Rückmeldeschleifen implementieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praxisorientierte Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Für eine anpassungsfähige Ausbildung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Anmeldung.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Operationen) wird zunehmend verwendet, um Incidents vor ihrer Entstehung zuvorzuwarnen und die Ursachenanalyse (RCA) automatisiert zu beschleunigen, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Lösungszeit zu verkürzen.

Diese von einem Lehrer geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene IT-Professionals, die vorausschauende Analyse implementieren, Automatisierung der Behebung und das Design intelligenter RCA-Prozesse mit AIOps Werkzeugen und maschinellem Lernen möchten.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ML-Modelle zu erstellen und zu trainieren, um Muster vor Systemausfällen zu erkennen.
• RCA-Prozesse basierend auf der Korrelation mehrerer Quellen von Protokollen und Metriken automatisiert einzurichten.
• Warnungs- und Behebungsprozesse in bestehende Plattformen zu integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktionsumgebungen bereitzustellen und zu skalieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Umsetzung in einem Live-Lab-Umfeld.

Anpassungs-Optionen des Kurses

• Bitte kontaktieren Sie uns, um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Betriebsabläufe) ist eine Praxis, die maschinelles Lernen und Analytik zur Automatisierung und Verbesserung von IT-Operationen anwendet, insbesondere im Bereich der Überwachung, der Ereigniserkennung und -behandlung.

Dieses instructor-led Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Betriebsexperten, die Techniken von AIOps einsetzen möchten, um Metriken und Protokolle zu korrelieren, den Alarm-Lärm zu reduzieren und durch intelligente Automatisierung die Beobachtbarkeit zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Architektur von AIOps-Plattformen zu verstehen.
• Daten über Protokolle, Metriken und Spuren zu korrelieren, um die Ursachen festzustellen.
• Den Alarm-Frust durch intelligente Filterung und Lärmsuppression zu reduzieren.
• Open-Source oder kommerzielle Tools zum automatischen Überwachen und Beantworten von Ereignissen zu verwenden.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viel Übungsaufgaben und Praxis.
• Händische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Ein von Open-Source-Tools vollständig erstellter AIOps-Pfad ermöglicht Teams, kosteneffektive und flexible Lösungen für Observability, Anomalieerkennung und intelligente Warnmeldungen in Produktionsumgebungen zu entwerfen.

Dieser durch den Lehrbeauftragten geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, die einen end-to-end AIOps-Pfad mit Tools wie Prometheus, ELK, Grafana und benutzerdefinierten ML-Modellen aufbauen und bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine AIOps-Architektur ausschließlich mit Open-Source-Komponenten zu entwerfen.
• Daten aus Logs, Metriken und Spuren zu sammeln und zu normalisieren.
• ML-Modelle anzuwenden, um Anomalien zu erkennen und Vorfallprognosen zu erstellen.
• Warnmeldungen und Remediierung mit Open-Source-Tools automatisieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisfälle.
• Hand-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung an diesen Kurs, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

Unternehmensplattformen wie Splunk, Moogsoft und Dynatrace bieten leistungsstarke Möglichkeiten zur Erkennung von Anomalien, Zusammenführung von Warnmeldungen und der Automatisierung von Reaktionen in großen IT-Umgebungen.

Dieser durch Trainer geführte Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an mittelhohe Unternehmens-IT-Mannschaften, die AIOps-Tools in ihre bestehenden Beobachtungsstacks und operative Workflows integrieren möchten.

Zum Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Konfigurieren und Integrieren von Splunk, Moogsoft und Dynatrace in eine einheitliche AIOps-Architektur.
• Zusammenführen von Metriken, Protokollen und Ereignissen über verteilte Systeme mit künstl. intelligenter Analyse.
• Automatisieren der Erkennung, Priorisierung und Reaktion auf Vorfälle mithilfe eingebaute und benutzerdefinierter Workflows.
• Leistungsoptimierung, Reduzierung der MTTR und Verbesserung der operativen Effizienz unter Unternehmenstauglichkeit.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hand-on-Implementierung in einer live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Arrangementierung.

Dieses von einem Trainer begleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Mittelstufen-Entwickler, die lernen möchten, wie sie die Möglichkeiten von GitHub Copilot innerhalb einer Entwicklungsumgebung nutzen können.

Dieses von einem Dozenten angeführte, live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit fortgeschrittenem bis sehr fortgeschrittenem Niveau, die Teamworkflows optimieren, kollaborative Codierungspraktiken verbessern und die Nutzung von Copilot in Multi-Entwickler-Umgebungen effektiv verwalten möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot für Teamumgebungen einzurichten.
• Copilot zur Verbesserung kollaborativer Codierungspraktiken zu nutzen.
• Mit Hilfe von Copilots Funktionen Teamworkflows zu optimieren.
• Die Integration von Copilot in Multi-Entwickler-Projekte zu verwalten.
• Konsistente Codequalität und -standards über Teams hinweg aufrechtzuerhalten.
• Für spezifische Teambedürfnisse erweiterte Copilot-Funktionen zu nutzen.
• Copilot mit anderen kollaborativen Tools zur Effizienzsteigerung zu kombinieren.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an QA-Techniker, Entwickler und Teamleiter im fortgeschrittenen Niveau, die GitHub Copilot nutzen möchten, um das Debugging effizienter zu gestalten, die Codequalität zu verbessern und den Code-Review-Prozess zu optimieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot für Debugging- und Code-Review-Zwecke einzurichten.
• Mit Copilot Fehler effizient zu identifizieren und zu beheben.
• Die Codequalität durch AI-gestützte Vorschläge zu verbessern.
• Den Code-Review-Prozess mit den Funktionen von Copilot zu optimieren.
• Effektiv in Teamumgebungen mit Copilot zusammenzuarbeiten.

Dieses von einem Ausbilder geführte, live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Frontend-Entwickler, die GitHub Copilot verwenden möchten, um wiederkehrende Codierungsaufgaben zu automatisieren, UI/UX-Designs zu verbessern und Frontend-Arbeitsabläufe zu optimieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot für Frontend-Projekte einzurichten.
• Copilot zur effizienten Erstellung von HTML-, CSS- und JavaScript-Code zu nutzen.
• UI/UX-Designprozesse durch AI-generierte Codevorschläge zu verbessern.
• Frontend-Arbeitsabläufe durch praktische Copilot-Integrationstrategien zu optimieren.
• Frontend-Code unter Verwendung von Copilot-Assistenz zu troubleshooten und zu debuggen.

Dieses von einem Trainer geleitete, live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler mit Anfänger- bis Fortgeschrittenenkenntnissen, die GitHub Copilot für Python-spezifische Aufgaben, Debugging und die Implementierung von Machine-Learning-Arbeitsabläufen nutzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot für Python-Entwicklung einzurichten und zu konfigurieren.
• Mit Copilot effizienten Python-Code zu schreiben.
• Python-Anwendungen mit AI-generierten Vorschlägen zu debuggen.
• Wiederkehrende Codierungsaufgaben zu automatisieren und die Workflow-Effizienz zu verbessern.
• Mit Copilot Machine-Learning-Projekte in Python umzusetzen.

Prometheus und Grafana sind weit verbreitete Werkzeuge für Beobachtbarkeit in modernen Infrastrukturen, während Maschinelles Lernen diese Werkzeuge mit prädiktiven und intelligenten Erkenntnissen erweitert, um die Operationalitätsentscheidungen zu automatisieren.

Dieses von einem Lehrer begleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an mittelgradige Beobachtbarkeitsprofis, die ihre Überwachungsinfrastruktur modernisieren möchten, indem sie AIOps-Praktiken mit Prometheus, Grafana und ML-Techniken integrieren.

Zum Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Konfigurieren von Prometheus und Grafana für Beobachtbarkeit über Systeme und Dienste.
• Sammeln, Speichern und Visualisieren von hochwertigen Zeitreihendaten.
• Anwendung von Maschinellem Lernen zur Auswertung von Anomalien und Prognosen.
• Erstellen intelligenter Warnregeln basierend auf prädiktiven Erkenntnissen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs bitten wir Sie, sich bei uns für ein Arrangement zu melden.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit fortgeschrittenem Niveau, die GitHub Copilot nutzen möchten, um fortschrittliche Programmieraufgaben zu bewältigen, die Produktivität zu steigern und Copilot in ihre Entwicklungsprozesse zu integrieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Ihre Nutzung von GitHub Copilot für fortschrittliche Programmieraufgaben zu optimieren.
• Mit Vorschlägen von Copilot effizienter, fehlerfreier und wartbarer Code zu schreiben.
• GitHub Copilot in ihre bevorzugten IDEs und Workflows zu integrieren.
• Copilot für das Debugging und die Code-Refaktorisierung zu nutzen.
• Die Grenzen und ethischen Überlegungen bei der Nutzung von künstlich-intelligent gestützten Programmierwerkzeugen zu verstehen.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Einsteigerkenntnissen, die GitHub Copilot verstehen möchten, es einrichten und effektiv nutzen, um ihre Codierungserfahrung zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Zu verstehen, was GitHub Copilot ist und wie es funktioniert.
• GitHub Copilot mit einem unterstützten Code-Editor einzurichten.
• Mit GitHub Copilot schneller Code zu schreiben, umzubauen und zu debuggen.
• Copilot zu nutzen, um Codierungstechniken und Lösungen zu erkunden.
• Best Practices anzuwenden, um GitHub Copilot in tägliche Arbeitsabläufe zu integrieren.