GitHub Copilot für DevOps Automatisierung und Productivity Training Course

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die GitHub Copilot für Teamprojekte anpassen, seine erweiterten Funktionen nutzen und es nahtlos in CI/CD-Pipelines integrieren möchten, um die Zusammenarbeit und Produktivität zu verbessern.

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

• Anpassen von GitHub Copilot an spezifische Projektanforderungen und Team-Workflows.
• Die erweiterten Funktionen von Copilot für komplexe Codierungsaufgaben zu nutzen.
• Integration von GitHub Copilot in CI/CD-Pipelines und kollaborative Umgebungen.
• Optimieren Sie die Zusammenarbeit im Team mit KI-gestützten Tools.
• Copilot-Einstellungen und -Berechtigungen effektiv verwalten und Fehler beheben.

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.

DevSecOps mit KI ist die Praxis der Integration künstlicher Intelligenz in DevOps Pipelines, um Schwachstellen proaktiv zu erkennen, Sicherheitsrichtlinien durchzusetzen und Reaktionen automatisch abzuspeichern während des gesamten Software-Lieferzyklus.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene DevOps und Sicherheitsexperten, die AI-basierte Werkzeuge und -Praktiken einsetzen möchten, um die Sicherheitsautomatisierung in Entwicklung und Bereitstellungspipelines zu verbessern.

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

• KI-getriebene Sicherheitstools in CI/CD-Pipelines einzubetten.
• Statische und dynamische Analyse mit KI zur früheren Erkennung von Problemen einsetzen.
• Automatisierte Geheimniserkennung, Code-Schwachstellen-Scanning und Abhängigkeitsrisikoanalyse durchführen.
• Proaktives Bedrohungsmodellieren und Richtlinienenforcement mit intelligenten Techniken ermöglichen.

Format des Kurses

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

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Für eine individuelle Anpassung dieses Kurses 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.

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

• Die Fähigkeiten und Vorteile von GitHub Copilot zu verstehen.
• Copilot in eine Entwicklungsablauforganisation einrichten und integrieren.
• Fortschrittliche Copilot-Funktionen verstehen und beste Praktiken für die effektive Nutzung von Copilot erlernen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die Team-Workflows optimieren, kollaborative Coding-Praktiken verbessern und die Nutzung von Copilot in Umgebungen mit mehreren Entwicklern effektiv verwalten möchten.

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

• Copilot für Teamumgebungen einzurichten GitHub.
• Copilot zu nutzen, um kollaborative Coding-Praktiken zu verbessern.
• Team-Workflows mit den Funktionen von Copilot zu optimieren.
• Verwalten der Integration von Copilot in Projekte mit mehreren Entwicklern.
• Konsistente Code-Qualität und -Standards in allen Teams aufrechterhalten.
• Nutzen Sie erweiterte Copilot-Funktionen für teamspezifische Anforderungen.
• Kombinieren Sie Copilot mit anderen Tools für die Zusammenarbeit, um die Effizienz zu steigern.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an QA-Ingenieure, Entwickler und Teamleiter auf mittlerem Niveau, die GitHub Copilot für ein effizienteres Debugging, die Verbesserung der Codequalität und eine optimierte Codeüberprüfung nutzen möchten.

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

• GitHub Copilot für Debugging- und Code-Review-Zwecke einzurichten.
• Copilot zur effizienten Identifizierung und Behebung von Fehlern zu verwenden.
• Die Codequalität mit KI-gestützten Vorschlägen zu verbessern.
• Rationalisierung von Code-Review-Prozessen mit den Fähigkeiten von Copilot.
• Effektive Zusammenarbeit mit Copilot in Teamumgebungen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Front-End-Entwickler auf mittlerem Niveau, die GitHub Copilot verwenden möchten, um sich wiederholende Codierungsaufgaben zu automatisieren, das UI/UX-Design zu verbessern und Front-End-Workflows zu optimieren.

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

• Einrichten von GitHub Copilot für Front-End-Entwicklungsprojekte.
• Copilot zur effizienten Generierung von HTML, CSS und JavaScript Code zu nutzen.
• Verbesserung von UI/UX-Design-Prozessen mithilfe von KI-generierten Code-Vorschlägen.
• Verbessern Sie Front-End-Workflows mit praktischen Copilot-Integrationsstrategien.
• Fehlerbehebung und Debugging von Front-End-Code mit Hilfe von Copilot.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene Python-Entwickler, die GitHub Copilot für Python-spezifische Aufgaben, Debugging und die Implementierung von Workflows für maschinelles Lernen nutzen möchten.

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

• Einrichten und Konfigurieren von GitHub Copilot für die Python-Entwicklung.
• Copilot zu nutzen, um effizienten Python Code zu schreiben.
• Python-Anwendungen mithilfe von KI-generierten Vorschlägen zu debuggen.
• Automatisieren Sie sich wiederholende Codierungsaufgaben und verbessern Sie die Effizienz Ihrer Arbeitsabläufe.
• Nutzen Sie Copilot für die Implementierung von Projekten zum maschinellen Lernen in Python.

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.

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer auf mittlerem Niveau, die GitHub Copilot nutzen möchten, um fortgeschrittene Coding-Anwendungsfälle zu bearbeiten, die Produktivität zu verbessern und Copilot in ihre Entwicklungsabläufe zu integrieren.

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

• Ihre Verwendung von GitHub Copilot für fortgeschrittene Codierungsaufgaben zu optimieren.
• Effizienteren, fehlerfreien und wartbaren Code mit Copilot-Vorschlägen zu schreiben.
• GitHub Copilot in ihre bevorzugten IDEs und Arbeitsabläufe zu integrieren.
• Copilot für Debugging und Code-Refactoring zu nutzen.
• die Grenzen und ethischen Überlegungen bei der Verwendung von KI-gestützten Coding-Tools zu verstehen.

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler auf Anfängerniveau, die die Fähigkeiten von GitHub Copilot verstehen, ihn einrichten und effektiv nutzen möchten, um ihre Codierungserfahrung zu verbessern.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Verstehen, was GitHub Copilot ist und wie es funktioniert.
• GitHub Copilot mit einem unterstützten Code-Editor einzurichten.
• GitHub Copilot verwenden, um Code schneller zu schreiben, zu refaktorisieren und zu debuggen.
• Copilot nutzen, um Codierungstechniken und Lösungen zu erforschen.
• Bewährte Verfahren für die Integration von GitHub Copilot in die täglichen Arbeitsabläufe anwenden.