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Schulungsübersicht
Einführung in GitHub Copilot
- Was ist GitHub Copilot und wie funktioniert es
- Unterstützte Umgebungen und IDE-Integration
- Anwendungsbeispiele für Entwickler und DevOps-Profis
Erste Schritte mit Copilot
- Aktivierung von Copilot in Visual Studio Code
- Copilot mit Prompts für nützliche Codevorschläge steuern
- Verständnis und Verfeinerung von Copilot-generiertem Code
Copilot für DevOps-Aufgaben nutzen
- Generierung von YAML-Konfigurationen für CI/CD-Workflows
- Erstellung von GitHub Actions mit Copilot-Unterstützung
- Automatisierung von Test-, Linting- und Deployment-Pipelines
Shell-Skripting und Infrastrukturautomatisierung
- Verwendung von Copilot zum Schreiben und Verbessern von Shell-Skripts
- Copilot mit Prompts für Dockerfile-, Terraform- oder Kubernetes-Konfigurations-Snippets
- Validierung generierter Automatisierungsskripts
Produktivitätssteigerung durch KI-Unterstützung
- Reduzierung von Boilerplate und wiederkehrenden Aufgaben
- Effizienteres Arbeiten mit Copilot in agilen Sprints
- Kombination von Copilot mit GitHub CLI und Terminal-Workflows
Grenzen, Ethik und bewährte Praktiken
- Verständnis von Umfang und Grenzen von Copilot
- Sicherheitsbedenken und Erwägungen zum geistigen Eigentum
- Best Practices für die Überprüfung KI-generierten Codes
Projektübungen und reale Szenarien
- CI/CD-Workflow-Automatisierung für eine Webanwendung
- Erstellung wiederverwendbarer GitHub Actions-Templates
- Teamzusammenarbeit mit Copilot über mehrere Repositories hinweg
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Konzepten der Softwareentwicklung
- Vertrautheit mit Git oder Versionskontroll-Workflows
- Grundlegende Erfahrung mit YAML, Shell-Skripten oder CI/CD-Tools
Zielgruppe
- Entwickler, die die DevOps-Produktivität steigern möchten
- DevOps-Einsteiger und Automatisierungsenthusiasten
- Mitglieder agiler Teams, die KI-Unterstützung in ihren Workflows suchen
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Ich habe Wissen über die Streamlit-Bibliothek von Python erworben und werde sie sicherlich verwenden, um Anwendungen in meinem Team zu verbessern, die mit R Shiny erstellt wurden.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maschinelle Übersetzung