GitHub Copilot a DevOps automatizáláshoz és termelékenység növeléséhez Képzés

A GitHub Copilot egy mesterséges intelligencia által működtetett kódkiegészítő eszköz, amely segít felgyorsítani a fejlesztést, miközben javítja a minőséget és a termelékenységet. A mesterséges intelligencia alkalmazásaival kombinálva a projektekben, infrastruktúrában és szoftverekben a menedzserek kihasználhatják az AI-t az erőforrás-allokáció optimalizálására, a munkafolyamatok egyszerűsítésére és a döntéshozatal javítására.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés (online vagy helyszínen) haladó szintű menedzsereknek szól, akik mélyebb ismereteket szeretnének szerezni a GitHub Copilotról, miközben gyakorlati AI alkalmazásokat is megismernek vállalati környezetekben, például a nagyszabású projektekre és az olaj- és gáziparra vonatkozó példákkal.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Haladó Copilot funkciók alkalmazása nagyszabású vállalati projektekben.
• Copilot integrálása multidiszciplináris munkafolyamatokba a maximális hatékonyság érdekében.
• AI eszközök használata a projektmenedzsment, infrastruktúra és szoftverbeszerzés optimalizálására.
• AI-alapú stratégiák implementálása a tervezés, becslés és időoptimalizálás javítására.
• Gyakorlati AI alkalmazások felismerése iparági specifikus forgatókönyvekben, például az olaj- és gáziparban.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati feladatok és esettanulmányok.
• AI eszközök és Copilot munkafolyamatok élő bemutatója.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék testreszabni a GitHub Copilotot csapatprojektekhez, kihasználni annak haladó funkcióit, és zökkenőmentesen integrálni CI/CD folyamatokba a jobb együttműködés és termelékenység érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A GitHub Copilot testreszabása konkrét projektigények és csapatmunkafolyamatok szerint.
• A Copilot haladó funkcióinak kihasználása összetett kódolási feladatokhoz.
• A GitHub Copilot integrálása CI/CD folyamatokba és együttműködési környezetekbe.
• Csapatmunkájuk optimalizálása mesterséges intelligencia által hajtott eszközökkel.
• A Copilot beállításainak és engedélyeinek hatékony kezelése és hibaelhárítása.

Az AI-alapú üzembehelyezési irányítás egy olyan megközelítés, amely gépi tanulást és automatizálást használ a bevezetési stratégiák irányítására, anomáliák észlelésére és szükség esetén automatikus visszaállítás indítására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék optimalizálni üzembehelyezési folyamataikat AI-alapú döntéshozatali és rugalmassági képességekkel.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• AI által támogatott bevezetési stratégiák implementálása biztonságosabb üzembehelyezések érdekében.
• Üzembehelyezési kockázatok előrejelzése gépi tanulás alapú elemzések segítségével.
• Automatikus visszaállítási munkafolyamatok integrálása anomália észlelés alapján.
• Megfigyelhetőség fokozása az intelligens irányítás támogatása érdekében.

A képzés formátuma

• Oktató által vezetett bemutatók technikai részletekkel.
• Gyakorlati forgatókönyvek, amelyek az üzembehelyezési kísérletekre fókuszálnak.
• Gyakorlati laborok, amelyek valós irányítási kihívásokat szimulálnak.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Testreszabott integrációk, eszközlánc támogatás vagy munkafolyamat-összehangolás kérésre elérhető.

Az AIOps (Művészeti Intelligencia az IT Műveletekhez) egyre inkább elterjedt az incidensek előrejelzésére, mielőtt azok bekövetkeznének, valamint a gyökérkautomatizálás (RCA) céljából, hogy minimalizálják az állásidőt és felgyorsítsák a problémamegoldást.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű IT szakembereknek szól, akik szeretnének prediktív elemzéseket implementálni, szervizelési folyamatokat automatizálni és intelligens RCA munkafolyamatokat tervezni AIOps eszközök és gépi tanulási modellek segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• ML modellek építésére és betanítására a rendszerhibákhoz vezető mintázatok felismeréséhez.
• RCA munkafolyamatok automatizálására több forrásból származó napló- és metrikaadatok korrelációja alapján.
• Riasztási és szervizelési folyamatok integrálására meglévő platformokba.
• Intelligens AIOps folyamatok üzembe helyezésére és skálázására éles környezetben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az AIOps (Művészeti Intelligencia az IT Műveletekhez) egy olyan gyakorlat, amely gépi tanulást és elemzést alkalmaz az IT műveletek automatizálására és javítására, különösen a monitorozás, incidens észlelés és válaszadás területén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű IT műveleti szakembereknek szól, akik AIOps technikákat szeretnének alkalmazni a metrikák és naplók korrelálására, a riasztási zaj csökkentésére és a megfigyelhetőség javítására intelligens automatizáció segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AIOps platformok alapelveit és architektúráját.
• Naplók, metrikák és nyomok adatainak korrelálásával azonosítani a gyökér okokat.
• Csökkenteni a riasztási fáradtságot intelligens szűréssel és zajcsökkentéssel.
• Nyílt forráskódú vagy kereskedelmi eszközök használatával automatikusan monitorozni és reagálni az incidensekre.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati rész.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

Egy teljes egészében nyílt forráskódú eszközökkel felépített AIOps folyamat lehetővé teszi a csapatok számára, hogy költséghatékony és rugalmas megoldásokat tervezzenek a megfigyelhetőség, anomáliadetektálás és intelligens riasztás területén éles környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű mérnököknek szól, akik egy teljes körű AIOps folyamatot szeretnének felépíteni és üzembe helyezni olyan eszközök segítségével, mint a Prometheus, ELK, Grafana és egyéni ML modellek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AIOps architektúra tervezése kizárólag nyílt forráskódú komponensekkel.
• Adatok gyűjtése és normalizálása naplókból, metrikákból és nyomkövetésekből.
• ML modellek alkalmazása anomáliák észlelésére és incidensek előrejelzésére.
• Riasztások és szervizelés automatizálása nyílt eszközök segítségével.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati rész.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

Az Enterprise AIOps platformok, mint például a Splunk, a Moogsoft és a Dynatrace, hatékony képességeket biztosítanak anomáliák észlelésére, riasztások korrelálására és válaszok automatizálására nagymértékű IT környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű vállalati IT csapatok számára készült, akik szeretnék integrálni az AIOps eszközöket a meglévő megfigyelhetőségi stackbe és működési munkafolyamataikba.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A Splunk, Moogsoft és Dynatrace konfigurálása és integrálása egy egységes AIOps architektúrába.
• Metrikák, naplók és események korrelálása elosztott rendszerekben AI-alapú elemzéssel.
• Incidensek automatikus észlelése, rangsorolása és válaszadása beépített és egyéni munkafolyamatokkal.
• Teljesítmény optimalizálása, MTTR csökkentése és működési hatékonyság javítása vállalati szinten.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan használják hatékonyan a GitHub Copilot képességeit a modern fejlesztési munkafolyamatokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék optimalizálni csapatmunkájukat, javítani együttműködő kódolási gyakorlataikat, és hatékonyan kezelni a Copilot használatát több fejlesztőből álló környezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a GitHub Copilotot csapatközi környezetekben.
• Kihasználni a Copilotot az együttműködő kódolási gyakorlatok javítására.
• Optimalizálni csapatmunkájukat a Copilot funkcióinak segítségével.
• Kezelni a Copilot integrációját több fejlesztőből álló projektekben.
• Fenntartani a kódminőséget és szabványokat a csapatok között.
• Kihasználni a Copilot haladó funkcióit csapatspecifikus igényekhez.
• Összehangolni a Copilotot más együttműködési eszközökkel a hatékonyság érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű QA mérnökök, fejlesztők és csapatvezetők számára készült, akik szeretnék kihasználni a GitHub Copilotot a hatékonyabb hibakeresés, kódminőség-javítás és a kódellenőrzési folyamatok egyszerűsítése érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a GitHub Copilotot hibakeresés és kódellenőrzés céljából.
• A Copilot segítségével hatékonyan azonosítani és javítani a hibákat.
• Javítani a kódminőséget AI által támogatott javaslatokkal.
• Egyszerűsíteni a kódellenőrzési folyamatokat a Copilot képességeivel.
• Hatékonyan együttműködni a Copilot használatával csapatokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű front-end fejlesztőknek szól, akik szeretnék a GitHub Copilotot használni az ismétlődő kódolási feladatok automatizálására, a UI/UX tervezés javítására és a front-end munkafolyamatok optimalizálására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a GitHub Copilotot front-end fejlesztési projektekhez.
• Kihasználni a Copilotot HTML, CSS és JavaScript kód hatékony generálására.
• Javítani a UI/UX tervezési folyamatokat az AI által generált kódjavaslatok segítségével.
• Fokozni a front-end munkafolyamatokat gyakorlati Copilot integrációs stratégiákkal.
• Hibakeresést és hibajavítást végezni a front-end kódban a Copilot segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű Python fejlesztőknek szól, akik szeretnék kihasználni a GitHub Copilotot Python-specifikus feladatokhoz, hibakereséshez és gépi tanulási munkafolyamatok implementálásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a GitHub Copilotot Python fejlesztéshez.
• Kihasználni a Copilotot hatékony Python kód írásához.
• Hibakeresést végezni Python alkalmazásokon AI által generált javaslatok segítségével.
• Automatizálni az ismétlődő kódolási feladatokat és javítani a munkafolyamat hatékonyságát.
• Használni a Copilotot gépi tanulási projektek implementálásához Pythonban.

A Prometheus és a Grafana széles körben elterjedt eszközök a modern infrastruktúra megfigyelhetőségéhez, míg a gépi tanulás ezeket az eszközöket prediktív és intelligens betekintésekkel bővíti, hogy automatizálja az üzemeltetési döntéseket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű megfigyelhetőségi szakembereknek szól, akik modernizálni szeretnék a megfigyelő infrastruktúrájukat AIOps gyakorlatok integrálásával a Prometheus, Grafana és ML technikák segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Prometheus és Grafana konfigurálása rendszerek és szolgáltatások megfigyelhetőségéhez.
• Kiváló minőségű idősoros adatok gyűjtése, tárolása és vizualizációja.
• Gépi tanulási modellek alkalmazása anomália detekcióra és előrejelzésre.
• Intelligens riasztási szabályok létrehozása prediktív betekintések alapján.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék kihasználni a GitHub Copilotot a fejlett kódolási esetek kezelésére, a termelékenység növelésére és a Copilot integrálására fejlesztési munkafolyamataikba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálni a GitHub Copilot használatát fejlett kódolási feladatokhoz.
• Hatékonyabb, hibamentesebb és karbantarthatóbb kódot írni a Copilot javaslataival.
• Integrálni a GitHub Copilotot a preferált IDE-kbe és munkafolyamataikba.
• A Copilot használata hibakereséshez és kód átalakításhoz.
• Megérteni a mesterséges intelligenciát használó kódolási eszközök korlátait és etikai megfontolásait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék megérteni a GitHub Copilot képességeit, beállítani azt, és hatékonyan használni a kódolási élményük javítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, mi a GitHub Copilot és hogyan működik.
• Beállítani a GitHub Copilotot egy támogatott kódszerkesztővel.
• Használni a GitHub Copilotot a gyorsabb kódírás, refaktorálás és hibakeresés érdekében.
• Kihasználni a Copilotot kódolási technikák és megoldások felfedezésére.
• Alkalmazni a legjobb gyakorlatokat a GitHub Copilot napi munkafolyamatokba való integrálásához.