GitHub Copilot for DevOps Automasjon og Produktivitet Treningskurs

GitHub Copilot er et AI-drevet kodefullføringstøy som hjelper til å akselerere utvikling samtidig som kvaliteten og produktiviteten blir forbedret. Når det kombineres med kunstig intelligens i prosjekter, infrastruktur og programvare, kan ledere utnytte AI for å optimere ressursallokering, strømline arbeidsflytene og forbedre beslutningstaking.

Dette instruktørførte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte ledere som ønsker å dypegåendeforståelse av GitHub Copilot samtidig som de utforsker praktiske AI-applikasjoner i bedriftsmiljøer, med eksempler som er relevante for store prosjekter og industrier som olje- og gass.

Ved treningens slutt vil deltakerne kunne:

• Anvende avanserte Copilot-funksjoner i store bedriftsprosjekter.
• Integrasjon av Copilot i flerdisiplinære arbeidsflyt for maksimal effektivitet.
• Utnytte AI-verktøy til å optimere prosjektledelse, infrastruktur og programvareinkjøp.
• Implementere AI-baserte strategier for å forbedre planlegging, estimering og tidsoptimalisering.
• Gjenkjenne praktiske AI-applikasjoner i bransjespesifikke scenarier som olje- og gass.

Kursets Format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Håndsinnsøvelser og tilfeller fra praksis.
• Live-lab demonstrasjoner av AI-verktøy og Copilot-arbeidsflyt.

Kursets Tilpasningsmuligheter

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørførte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere på avansert nivå som ønsker å tilpasse GitHub Copilot for teamprosjekter, utnytte dets avanserte funksjoner og integrere det smidig inn i CI/CD-pipelinene for bedre samarbeid og produktivitet.

Til slutt på denne treningen vil deltakerne kunne:

• Tilpasse GitHub Copilot til spesifikke prosjektbehov og teamarbeidsflyt.
• Utnytte avanserte funksjoner i Copilot for komplekse kodeoppgaver.
• Integrere GitHub Copilot i CI/CD-pipelinene og samarbeidsmiljøer.
• Optimalisere teamet samarbeid ved hjelp av AI-drevne verktøy.
• Administrere og feilsøke Copilot-innstillinger og tillatelser effektivt.

AIOps er et raskt utviklende felt som adresserer behovene i moderne, komplekse IT-miljøer — spesielt de som opererer innenfor skyarkitekturer. AIOps-grunnleggende-kurset tilbyr en omfattende innføring i konsepter, teknologier og praksis relatert til bruk av kunstig intelligens i IT-operasjoner.

Programmet dekker bakgrunnen for AIOps, dens kjerneprinsipper, verktøy og organisatoriske utfordringer som IT-team står overfor ved innføring av disse tilnærmingene.

Utdanningsprogrammet avsluttes med en eksamen. Å bestå den gir den globalt anerkjente AIOps-grunnleggende-sertifiseringen, som er gyldig i tre år.

Hvem er det for?

Dette kurset er utformet for profesjonelle og ledere involvert i:

IT-operasjoner

DevOps og Site Reliability Engineering (SRE)

Skyarkitektur

Dataanalyse og data science

Programvareutvikling

IT-sikkerhet

Produkt- og prosjektledelse

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) brukes stadig mer for å predikere hendelser før de skjer, og for å automatisere rotsaksanalyse (RCA) for å minimere nedetid og akselerere løsningen.

Dette kurset, som ledet av instruktører (online eller på stedet), er rettet mot avanserte IT-professionelle som ønsker å implementere prediktiv analyse, automatisere remsjon og designe intelligente RCA-arbeidsflyter ved hjelp av AIOps-verktøy og maskinlæringsmodeller.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Bygge og trene ML-modeller for å oppdage mønstre som fører til systemfeil.
• Automatisere RCA-arbeidsflyter basert på korelasjon av flere loggfiler og målinger.
• Integrere varsling og remsjonsprosesser i eksisterende plattformer.
• Dyrke og skåle intelligente AIOps-pipelines i produksjonsmiljøer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og praksis.
• Hands-on implementering i et live-lab-miljø.

Kursjusteringsmuligheter

• For å be om et tilpasset kurs, vennligst kontakt oss for å arrangere.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) er en praksis som anvender maskinlæring og analyse for å automatisere og forbedre IT-operasjoner, spesielt i områdene overvåking, hendelsesdeteksjon og respons.

Denne veiledede, live-kurs (online eller på stedet) er rettet mot mellemnivås IT-operasjonsprofesjonelle som ønsker å implementere AIOps-teknikker for å korrelerer metrikker og logger, redusere alert-støy, og forbedre observabilitet gjennom intelligent automatisering.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og arkitekturen for AIOps-plattformer.
• Korreler data fra logger, metrikker og spor for å identifisere røttsårsaker.
• Redusere alert-trapping gjennom intelligent filtrering og støyreduksjon.
• Bruke open-source eller kommersielle verktøy for å overvåke og responere automatisk på hendelser.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og praksis.
• Hands-on implementering i et live-lab-miljø.

Kursanpassingsmuligheter

• For å be om anpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

En AIOps pipeline bygget helt med åpne kildeverktøy, lar team designere kostnadseffektive og fleksible løsninger for observabilitet, anomaliopptak og intelligent varsling i produksjonsmiljøer.

Denne instruktørledede opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte ingeniører som ønsker å bygge og distribuere en end-to-end AIOps pipeline ved hjelp av verktøy som Prometheus, ELK, Grafana, og tilpassede ML-modeller.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Design en AIOps arkitektur ved å bruke kun åpne kildekomponenter.
• Samle inn og normalisere data fra logger, målinger og spor.
• Bruke ML-modeller for å oppdage anomali og forutsi hendelser.
• Automatisere varsling og retning med åpne verktøy.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Håndverksmessig implementering i en live-lab miljø.

Kurs Tilhørighet

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, kontakt oss for å avtale.

Bedriftsplattformer AIOps som Splunk, Moogsoft og Dynatrace gir kraftige muligheter for å oppdage anomalier, korrelere varsler og automatisere svar i store IT-miljøer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå IT-team i bedrifter som ønsker å integrere AIOps-verktøy i sin eksisterende observabilitetsstack og operasjonelle arbeidsflyter.

Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Konfigurere og integrere Splunk, Moogsoft og Dynatrace i en samlet AIOps-arkitektur.
• Korrelere målinger, logger og hendelser i fordelte systemer ved hjelp av AI-drevet analyse.
• Automatisere oppdagelse, prioritering og respons på hendelser med innebygde og tilpassede arbeidsflyter.
• Optimalisere ytelse, redusere MTTR og forbedre operasjonell effektivitet på bedriftsnivå.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Hånds-på-implementering i et live-lab-miljø.

Tilpassingsalternativer for kurset

• For å be om tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, liveopplæringen (online eller på sted) er rettet mot utviklere på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å lære hvordan de kan utnyttet GitHub Copilot effektivt innenfor moderne utviklingsarbeidsflyter.

Dette undervisningsledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere på mellomnivå til avansert nivå som ønsker å optimalisere teamarbeidsflyter, forbedre samarbeidskodingstilgang og effektivt administrere Copilot-bruk i miljøer med flere utviklere.

Ved treningens slutt vil deltakerne kunne:

• Sette opp GitHub Copilot for teammiljøer.
• Bruke Copilot til å forbedre samarbeidskodingstilgangen.
• Optimalisere teamarbeidsflyter ved hjelp av Copilot-funksjoner.
• Administrere Copilot-integrasjon i prosjekter med flere utviklere.
• Vedlikeholde konsekvent kvalitet og standarder på koden tross team.
• Dra nytte av avanserte Copilot-funksjoner for teamspesifikke behov.
• Kombinere Copilot med andre samarbeidsverktøy for effektivitet.

Denne instruktørløpte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå kvalitetsassureringsingeniører, utviklere og teamledere som ønsker å bruke GitHub Copilot for effektivere feilsøk, forbedret kodekvalitet og strømlinjetøyde kodegjenbruk.

Til slutt av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Sette opp GitHub Copilot for feilsøk og kodegjenbruk.
• Bruke Copilot til å identifisere og løse feil effektivt.
• Forbedre kodelaget kvalitet med AI-assisterede foreslag.
• Forenkle kodegjenbrukprosesser med Copilots kapasiteter.
• Samarbeide effektivt ved hjelp av Copilot i teammiljøer.

Denne instruktørførte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivås front-end-utviklere som ønsker å bruke GitHub Copilot for å automatisere gjentakende kodeoppgaver, forbedre UI/UX-design og optimalisere front-end-arbeidsflyt.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Sette opp GitHub Copilot for front-end-utviklingsprosjekter.
• Bruke Copilot til å generere HTML, CSS og JavaScript-kode effektivt.
• Forbedre UI/UX-designprosesser ved hjelp av AI-generert kodeforslag.
• Optimalisere front-end-arbeidsflyt med praktiske Copilot-integrasjonsstrategier.
• Felsøke og feilsøke front-end-kode ved hjelp av Copilot-assistanse.

Dette instruktørløpede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot Python-utviklere med begynner- til mellomnivå erfaring som ønsker å bruke GitHub Copilot for Python-spesifikke oppgaver, feilsøking og implementering av maskinlæringstrinn.

Etter denne treningen vil deltagere kunne:

• Sette opp og konfigurere GitHub Copilot for Python-utvikling.
• Bruk Copilot til å skrive effektiv Python-kode.
• Finn feil i Python-applikasjoner ved hjelp av AI-genererte forslag.
• Avtale gjentakende programmeringsoppgaver og forbedre arbeidsflytens effektivitet.
• Bruk Copilot til å implementere maskinlæringsprosjekter i Python.

Prometheus og Grafana er bredt aksepterte verktøy for observabilitet i moderne infrastrukturer, mens maskinlæring forbedrer disse verktøyene med prediktive og intelligente innsikter for å automatisere operasjonelle beslutninger.

Dette instruktørledede, live-traininget (online eller på stedet) er rettet mot observabilitetspersonell på mellomnivå som ønsker å modernisere sin overvåkningsinfrastruktur ved å integrere AIOps-praksis ved hjelp av Prometheus, Grafana og ML-teknikker.

Ved slutten av dette treningen vil deltakerne kunne:

• Konfigurere Prometheus og Grafana for observabilitet over systemer og tjenester.
• Samle inn, lagre og visualisere høykvalitets tidsserie data.
• Bruke maskinlæringsmodeller for anomali deteksjon og forutseelser.
• Opprette intelligente varselregler basert på prediktive innsikter.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Håndfast implementering i et live-lab-miljø.

Kursjusteringsmuligheter

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, kontakt oss for å avtale.

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på sted) er rettet mot deltakere med mellemnivå kompetanse som ønsker å utnytte GitHub Copilot for avanserte kodebrukssituasjoner, øke produktiviteten og integrere Copilot i deres utviklingsarbeidsflyt.

Ved treningens slutt vil deltakerne kunne:

• Optimalisere bruk av GitHub Copilot for avanserte kodetasker.
• Skrive mer effektivt, feilfritt og vedlikeholdbar kode med Copilot-suggeransjoner.
• Integrere GitHub Copilot i deres foretrukne IDE-er og arbeidsflyter.
• Bruke Copilot for feilsøking og kodeomstrukturering.
• Forstå begrensningene og etiske overveigelser ved bruk av AI-drevne koderverktøy.

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynner-nivå utviklere som ønsker å forstå GitHub Copilots kapasiteter, sette det opp og bruke det effektivt for å forbedre deres kodeerfaring.

Ved treningens slutt vil deltakerne kunne:

• Forstå hva GitHub Copilot er og hvordan det fungerer.
• Sette opp GitHub Copilot med en støttet kodeeditor.
• Bruke GitHub Copilot for å skrive, refaktorere og feilsøke kode raskere.
• Nytte Copilot til å utforske kode teknikker og løsninger.
• Anvende beste praksis for integrering av GitHub Copilot i daglige arbeidsflytter.