Курс за обучение по GitHub Copilot за автоматизация и продуктивност в DevOps

GitHub Copilot е инструмент с подкрепа на изкуствен разум (ИР), който помага за ускоряване на развитието, като същевременно подобрява качеството и продуктивността. В комбинация с приложенията на ИР в проекти, инфраструктури и софтуер, мениджмът може да използва ИР за оптимизиране на разпределението на ресурсите, подобряване на работните процеси и усъвършенстване на решенията.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за мениджмът на висок ниво, които искат да дълбочинят знанията си за GitHub Copilot, като изследват практически приложения на ИР в корпоративни среди, с примери, свързани с големи проекти и индустрии като нафта и газ.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Прилагат разширени функции на Copilot в големи корпоративни проекти.
• Интегрират Copilot в мултидисциплинарни работни процеси за максимална ефективност.
• Използват инструменти с подкрепа на ИР за оптимизиране на управлението на проекти, инфраструктури и придобиване на софтуер.
• Применяват стратегии с подкрепа на ИР за подобряване на планирането, оценката и оптимизирането на времето.
• Разпознават практически приложения на ИР в индустрийни сценарии като нафта и газ.

Формат на Обучението

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения и изучаване на конкретни случаи.
• Демонстрации в реален лабораторен окръжение на инструментите с подкрепа на ИР и работните процеси на Copilot.

Опции за персонализация на Обучението

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да направите резервация.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към участници на разширени ниво, които искат да настроят GitHub Copilot за командни проекти, да използват неговите продвинати функционалности и да го интегрират безпрепятствено в CI/CD пайплайните за подобряване на сътрудничеството и продуктивността.

По завершаване на това обучение, участниците ще могат да:

• Настроят GitHub Copilot според специфичните нужди на проекта и работните процеси на екипа.
• Използват продвинатите функционалности на Copilot за сложни задачи по кодиране.
• Интегрират GitHub Copilot в CI/CD пайплайните и сътрудническите среди.
• Оптимизират сътрудничеството на екипа, използвайки AI-драйвените инструменти.
• Управляват и разрешават проблемите в настройките и правата за достъп на Copilot поефективно.

Оркестрирането на разграждането с подкрепа на ИИ е подход, използващ машинно обучение и автоматизация за насочаване на стратегиите за пускане, разпознаване на аномалии и тригерване на автоматична отмяна при нужда.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към професионалисти средно ниво, които искат да оптимизират своите пайплайни за разграждане с подкрепа на ИИ за приникаване на решения и засилване на устойчивостта.

След завършването на това обучение, участниците ще могат да:

• Изпълняват стратегии за пускане с подкрепа на ИИ за по-сигурни разграждания.
• Прогнозират риск от разграждането, използвайки инсайтове от машинно обучение.
• Интегрират автоматизираните процеси за отмяна на основата на разпознаване на аномалии.
• Усиляват наблюдаемостта, за да подкрепят интелигентното оркестриране.

Формат на курса

• Демонстрации под ръководството на инструктор с технически дълбоки детайли.
• Практични сценарии, фокусирани върху експериментално разграждане.
• Практически лаборатории, моделиращи реалните предизвикателства на оркестрирането.

Опции за персонализация на курса

• Персонализирани интеграции, поддръжка на инструменти или съгласуване на процеси могат да бъдат организирани по запитване.

AIOps (Изкуствен Интелект за ИТ операции) се използва все по-често за прогнозиране на инциденти преди тяхното възникване и автоматизация на анализа на основна причина (RCA), за да се минимизира прекъсванията и ускори разрешаването.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за напреднали ИТ професионалисти, които искат да имплементират прогнозни анализи, автоматизация на възстановяването и дизайн на разумни RCA работни процеси с помощта на инструменти AIOps и модели за машинно учение.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Построяват и тренират модели за машинно учение, за да откриват образци, водещи до събития на системата.
• Автоматизират RCA работни процеси на база многопоточна корелация на логове и метрики.
• Интегрират процесите за сигнализиране и възстановяване в съществуващи платформи.
• Разпространяват и мащабират разумни AIOps канали в производствени среди.

Формат на Обучението

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическа имплементация в жива лабораторна среда.

Опции за Персонализиране на Обучението

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да подредим.

AIOps (Изкуствен Интелект за ИТ операции) е практика, при която се използват машинно самообучаване и анализ, за да автоматизират и подобрят ИТ операциите, особено в областите на мониторинга, разпознаването на инциденти и отговора.

Това обучение, водено от преподавател (в онлайн или още формат), е насочено към ИТ операционни професионалисти с промежуточен ниво, които желаят да имплементират техники на AIOps, за да корелират метрики и логове, намаляват шума от сигнализации и подобрят наблюдаемостта чрез интелигентна автоматизация.

Към края на обучението, участниците ще могат да:

• Разберат принципите и архитектурата на платформите за AIOps.
• Корелират данни от логове, метрики и следи, за да установят коренните причини.
• Намалят умората от сигнализации чрез интелигентно филтриране и подаване на шума.
• Използват отворен код или коммерсиални инструменти за автоматично мониторинг и отговор на инциденти.

Формат на Курса

• Интерактивен лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическа имплементация в живо среда за лабораторни занятия.

Опции за Персонализиране на Курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредим.

Построена AIOps пиплайн, изграден изцяло с отворени кодове инструменти, позволява на екипи да разработват ефективни и гъвкави решения за наблюдение, откриване на аномалии и интелигентно уведомяване в продуктивни среди.

Този курс с инструктор (онлайн или на място) е предназначен за инженерни специалисти на напреднал ниво, които желаят да построят и разплатят краен AIOps пиплайн, използвайки инструменти като Prometheus, ELK, Grafana и персонализирани ML модели.

След приключване на този курс участниците ще могат да:

• Разработват архитектура на AIOps използвайки само отворени компоненти.
• Събират и нормализират данни от логове, метрики и следи.
• Прилагат ML модели за откриване на аномалии и предвиждане на инциденти.
• Автоматизират уведомяването и поправянето на грешки с отворени инструменти.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Практично изпълнение в реално лабораторно среда.

Опции за персонализиране на курса

• За да попитате персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас за уредване.

Платформи за предприятие AIOps като Splunk, Moogsoft и Dynatrace предлагат мощни възможности за откриване на аномалии, корелация на сигнали и автоматизация на отговори в големи IT среди.

Този курс с инструктор, провеждан жив (онлайн или на място), е насочен към екипи за IT на предприятие на среден ниво, които искат да интегрират инструменти AIOps в съществуващия си стек за наблюдаване и оперативни работни процеси.

До края на този курс участниците ще бъдат способни да:

• Конфигурират и интегрират Splunk, Moogsoft и Dynatrace в обща архитектура AIOps.
• Корелират метрики, логове и събития в разпределени системи чрез анализ с изкуствен интелект.
• Автоматизират откриването, приоритизирането и отговорите на инциденти с вградени и персонализирани работни процеси.
• Оптимизират производителността, намаляват средното време за възстановяване и подобряват операционната ефективност на ниво предприятие.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Практически имплементация в живо лабораторно среда.

Опции за персонализиране на курса

• За запросване на персонализиран тренинг за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

Това обучение с инструктор, проведено на живо (онлайн или на място), е предназначено за развивачи с ниско и средно ниво, които искат да научат как да използват възможностите на GitHub Copilot ефективно в съвременни процеси на разработка.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място) е насочено към участници на средно-напреднала и напредналa степен, които искат да оптимизират работния процес в командата си, да подобрят практиките за съдружествено кодиране и ефективно да управляват използването на Copilot в среди с много разработчици.

Край краищата на това обучение, участниците ще могат:

• Да настроят GitHub Copilot за командни среди.
• Да използват Copilot, за да подобрят практиките за съдружествено кодиране.
• Да оптимизират работния процес на командата, използващите функционалностите на Copilot.
• Да управляват интеграцията на Copilot в проекти с много разработчици.
• Да поддържат последователното качество и стандартите на кода в командите.
• Да използват продвинатите функции на Copilot за нуждите на конкретна команда.
• Да комбинират Copilot с други инструменти за съдружничество за повишаване на ефективността.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за QA инженери средно ниво, разработчици и ръководители на команди, които искат да използват GitHub Copilot за по-ефективно отстраняване на грешки, подобряване на качеството на кода и улесняване на процесите на ревю.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Настроят GitHub Copilot за целите по отстраняване на грешки и ревю на код.
• Използват Copilot, за да разпознават и решават грешки ефективно.
• Подобряват качеството на кода с помощта на предложението от AI.
• Улесняват процесите на ревю на код със способностите на Copilot.
• Съвместно работят ефективно, използвайки Copilot в командната среда.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към фронт-енд разработчици среден ниво на засиленост, които искат да използват GitHub Copilot за автоматизиране на повторящи се кодови задачи, подобряване на UI/UX дизайна и оптимизиране на фронт-енд процесите.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Настроят GitHub Copilot за фронт-енд проекти.
• Използват Copilot за генериране на HTML, CSS и JavaScript код по-ефективно.
• Подобрят процесите за UI/UX дизайн с помощта на ИИ-генерирани предложения за код.
• Оптимизират фронт-енд процесите с практически стратегии за интегриране на Copilot.
• Отстраняват и дебъгват фронт-енд код с помощта на Copilot.

Този училищно воден, жив тренинг в България (онлайн или на място) е насочен към начални и средно ниво Питон програмисти, които искат да използват GitHub Copilot за задачи специфични за Питон, дебъгване и имплементация на машинно учение.

По края на тренинга участниците ще могат да:

• Настроят и конфигурират GitHub Copilot за развитие с Питон.
• Използват Copilot за писане на ефективен код на Питон.
• Дебъгват приложения на Питон, използвайки предлози генерирани от AI.
• Автоматизират повторящи се задачи за програмиране и подобряват ефективността на работния процес.
• Използват Copilot за имплементация на машинно учение проекти на Питон.

Prometheus и Grafana са широко приети инструменти за наблюдаемост в съвременната инфраструктура, докато машинното обучение подобрява тези инструменти с предвиждащи и интелигентни инсайти, за да автоматизира решенията за управление на операциите.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти с променлив ниво на наблюдаемост, които искат да модернизират инфраструктурата си за мониторинг, интегрирайки практики на AIOps, използвайки Prometheus, Grafana и техники на машинно обучение.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Конфигурират Prometheus и Grafana за наблюдаемост на системи и услуги.
• Събират, съхраняват и визуализират качество данни в редици от времето.
• Прилагат модели на машинно обучение за откриване на аномалии и предсказания.
• Създават интелигентни правила за известия, базирани на предвиждащи инсайти.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практично имплементиране в среда на жива лаборатория.

Опции за персонализиране на курса

• За да попитате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за участници с промежуточен ниво, които желаят да използват GitHub Copilot за сложни задачи по програмирането, подобряване на продуктивността и интегриране на Copilot в техните разработъчни процеси.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Оптимизират използването си на GitHub Copilot за сложни задачи по програмирането.
• Пишат по-ефективен, безгрешен и поддържан код с предложението на Copilot.
• Интегрират GitHub Copilot в предпочитания им интегрирани разработъчни среди (IDE) и процеси.
• Използват Copilot за отстраняване на грешки и рефакторинг на кода.
• Разбираме ограниченията и етичните разглеждания при използването на инструменти за програмиране, подкрепени от изкуствен интелект.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към начинаещи програмисти, които желаят да разберат възможностите на GitHub Copilot, да го установят и да го използват ефективно за подобряване на техния кодиращ опит.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат какво е GitHub Copilot и как работи.
• Установят GitHub Copilot с поддръжан редактор за код.
• Използват GitHub Copilot за по-бързо писане, рефакторинг и отстраняване на грешки в кода.
• Извличат ползи от Copilot за изследване на техники и решения за кодиране.
• Прилагат най-добрите практики при интегрираяне на GitHub Copilot в дневните работи.