GitHub Copilot für DevOps-Automatisierung und Produktivität Schulung

GitHub Copilot ist ein von Künstlicher Intelligenz (KI) unterstütztes Code-Vervollständigungstool, das die Entwicklung beschleunigt und gleichzeitig Qualität und Produktivität verbessert. In Verbindung mit KI-Anwendungen in Projekten, Infrastrukturen und Software können Manager KI nutzen, um Ressourcenallokation zu optimieren, Workflows zu vereinfachen und Entscheidungsfindung zu verbessern.

Diese von einem Dozenten geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Manager, die ihr Wissen über GitHub Copilot vertiefen möchten, während sie auch praktische KI-Anwendungen in Unternehmensumgebungen erkunden, mit Beispielen für große Projekte und Branchen wie Erdöl und Gas.

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

• Fortgeschrittene Copilot-Funktionen in großen Unternehmensprojekten anzuwenden.
• Copilot in multidisziplinäre Workflows zu integrieren, um maximale Effizienz zu erzielen.
• KI-Tools zur Optimierung der Projektmanagement-, Infrastruktur- und Softwareerwerbsprozesse einzusetzen.
• AI-basierte Strategien implementieren, um Planung, Schätzung und Zeitoptimierung zu verbessern.
• Praktische KI-Anwendungen in branchenspezifischen Szenarien wie Erdöl und Gas erkennen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen und Fallstudien.
• Live-Lab-Demonstrationen von KI-Tools und Copilot-Workflows.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Anforderungen abzustimmen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training 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 dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, folgende Dinge zu tun:

• GitHub Copilot für spezifische Projektanforderungen und Teamabläufe anzupassen.
• Erweiterte Funktionen von Copilot für komplexe Codieraufgaben zu nutzen.
• GitHub Copilot in CI/CD-Pipelines und kooperative Umgebungen zu integrieren.
• Teamzusammenarbeit mit künstlich-intelligenzbasierten Werkzeugen zu optimieren.
• Copilot-Einstellungen und -Berechtigungen effektiv zu verwalten und zu troubleshooten.

KI für DevOps ist die Anwendung künstlicher Intelligenz, um kontinuierliche Integrations-, Test-, Bereitstellungs- und Delivery-Prozesse mit intelligenten Automatisierungs- und Optimierungstechniken zu verbessern.

Diese von einem Dozenten geführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene DevOps-Profis, die KI und maschinelles Lernen in ihre CI/CD-Pipelines integrieren möchten, um Geschwindigkeit, Genauigkeit und Qualität zu verbessern.

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

• KI-Tools in CI/CD-Abläufe für intelligente Automatisierung zu integrieren.
• AI-basierte Tests, Codeanalyse und Auswirkungsanalyse von Änderungen anzuwenden.
• Build- und Bereitstellungsstrategien mit vorhersagenden Erkenntnissen zu optimieren.
• Traceabilität und kontinuierliche Verbesserung durch AI-verstärkte Feedback-Schleifen umzusetzen.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Zahlreiche Übungen und Praxisanwendungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um einen Termin zu vereinbaren.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Betriebsabläufe) wird zunehmend verwendet, um Vorfälle vor deren Auftreten zuvorzusagen und die Ursachenanalyse (RCA) zu automatisieren, um Downtime zu minimieren und eine schnelle Lösung zu gewährleisten.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Trainingssitzung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Profis, die vorausschauende Analysemethoden implementieren, automatische Fehlerbehebung und intelligente RCA-Abläufe mit AIOps-Werkzeugen und maschinellen Lernmodellen entwerfen möchten.

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

• Modelle für maschinelles Lernen (ML) zu erstellen und zu trainieren, um Muster zu erkennen, die zu Systemausfällen führen.
• RCA-Abläufe basierend auf der Korrelation von Log- und Metrikdaten aus mehreren Quellen zu automatisieren.
• Alarmierung und Fehlerbehebungsprozesse in bestehende Plattformen zu integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktionsumgebungen bereitzustellen und zu skalieren.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viel Übung und Praxis.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Anordnung.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) ist eine Praxis, die maschinelles Lernen und Analysen zur Automatisierung und Verbesserung von IT-Operationen anwendet, insbesondere in den Bereichen Monitoring, Vorfallerkennung und -reaktion.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Betreiberfachkräfte, die AIOps-Techniken implementieren möchten, um Metriken und Logs zu korrelieren, Alarmmäßigkeit 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 Logs, Metriken und Traces zu korrelieren, um Ursachen zu identifizieren.
• Alarmmäßigkeit durch intelligente Filterung und Rauschunterdrückung zu reduzieren.
• Offene oder kommerzielle Tools zur automatischen Überwachung und Reaktion auf Vorfälle zu verwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

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.

Diese von einem Dozenten geleitete, Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Anfänger- bis Fortgeschrittenenkenntnissen, die lernen möchten, wie man die Fähigkeiten von GitHub Copilot effektiv in modernen Entwicklungsumgebungen einsetzt.

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

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

• GitHub Copilot für Team-Umgebungen einzurichten.
• Copilot zur Verbesserung kollaborativer Codierungspraktiken zu nutzen.
• Team-Workflows durch die Nutzung von Copilots Funktionen zu optimieren.
• Die Integration von Copilot in Projekte mit mehreren Entwicklern zu verwalten.
• Konsistente Codequalität und Standards über Teams hinweg aufrechtzuerhalten.
• Fortgeschrittene Copilot-Funktionen für teambezogene Anforderungen zu nutzen.
• Copilot mit anderen kollaborativen Tools zur Effizienzsteigerung zu kombinieren.

Diese von einem Trainer geleitete, live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene QA-Ingenieure, Entwickler und Teamleiter, 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 mit AI-gestützten Vorschlägen zu verbessern.
• Den Code-Review-Prozess mit Copilots Fähigkeiten zu optimieren.
• Effektiv in Teamumgebungen mit Copilot zusammenzuarbeiten.

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

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

• GitHub Copilot für Front-End-Projekte einzurichten.
• GitHub Copilot nutzen, um HTML-, CSS- und JavaScript-Code effizient zu generieren.
• UI/UX-Designprozesse mit AI-generierten Codesuggerenzen zu verbessern.
• Front-End-Arbeitsabläufe durch praktische Copilot-Integrationstrategien zu optimieren.
• Front-End-Code unter Nutzung 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.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Trainings in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die GitHub Copilot nutzen möchten, um fortgeschrittene Codierungsszenarien zu bewältigen, die Produktivität zu steigern und Copilot in ihre Entwicklungsabläufe zu integrieren.

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

• Ihre Nutzung 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 Abläufe zu integrieren.
• Copilot für das Debugging und die Codeoptimierung zu nutzen.
• Die Einschränkungen und ethischen Überlegungen beim Einsatz von KI-gestützten Codierungstools zu verstehen.

Diese von einem Trainer geleitete, live durchgeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler auf Anfänger-Niveau, die GitHub Copilots Fähigkeiten verstehen, es einrichten und effektiv verwenden möchten, um ihre Codierungserfahrung zu verbessern.

Am Ende dieser Schulung 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 zu codieren, zu refaktorisieren und zu debuggen.
• Copilot zu nutzen, um Codierungstechniken und Lösungen zu erkunden.
• Best Practices für die Integration von GitHub Copilot in tägliche Arbeitsabläufe anzuwenden.