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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in GitHub Copilot
- Was ist GitHub Copilot und wie funktioniert es
- Unterstützte Umgebungen und IDE-Integration
- Anwendungsfälle für Entwickler und DevOps-Profis
Erste Schritte mit Copilot
- Aktivierung von Copilot in Visual Studio Code
- Anweisung von Copilot für nützliche Code-Vorschläge
- Verständnis und Verfeinerung von Copilot-generiertem Code
Nutzung von Copilot für DevOps-Aufgaben
- Generierung von YAML-Konfigurationen für CI/CD-Workflows
- Schreiben von GitHub Actions mit Unterstützung durch Copilot
- Automatisierung von Test-, Linting- und Deployment-Pipelines
Shell-Skripte und Infrastruktur-Automatisierung
- Verwendung von Copilot zum Schreiben und Verbessern von Shell-Skripten
- Anweisung von Copilot für Dockerfile-, Terraform- oder Kubernetes-Konfigurationsausschnitte
- Validierung generierter Automatisierungsskripte
Produktivitätssteigerung durch KI-Unterstützung
- Reduzierung von Boilerplate-Code und wiederkehrenden Aufgaben
- Schnellere Arbeit mit Copilot in agilen Sprints
- Kombination von Copilot mit GitHub CLI und Terminal-Workflows
Grenzen, Ethik und bewährte Verfahren
- Verständnis des Umfangs und der Grenzen von Copilot
- Sicherheitsbedenken und Aspekte des geistigen Eigentums
- Best Practices für die Überprüfung KI-generierten Codes
Projektübungen und reale Szenarien
- Automatisierung von CI/CD-Workflows für eine Webanwendung
- Schreiben wiederverwendbarer GitHub-Actions-Vorlagen
- Teamzusammenarbeit mit Copilot über Repositories hinweg
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Konzepten der Softwareentwicklung
- Vertrautheit mit Git oder Versionskontroll-Workflows
- Grundlegende Erfahrung mit YAML, Shell-Skripten oder CI/CD-Tools
Zielgruppe
- Entwickler, die ihre DevOps-Produktivität verbessern möchten
- DevOps-Einsteiger und Automatisierungsinteressierte
- Agile Teammitglieder, die KI-Unterstützung in Workflows suchen
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