GitHub Copilot για την αυτομάτοποίηση DevOps και βελτιστοποίηση παραγωγικότητας Κομμάτι εκπαίδευσης

το GitHub Copilot είναι ένα εργαλείο συμπλήρωσης κώδικα με χρησιμοποίηση τεχνητής νοησης (AI) που βοηθά στην εξέλιξη της ανάπτυξης, καθώς βελτιώνει την ποιότητα και την παραγωγικότητα. Συνδυασμένο με εφαρμογές τεχνητής νοησης σε έργα, υποδομές και λογισμικό, οι διάχεστες μπορούν να εκμεταλλευτούν την AI για να βελτιώσουν την κατανομή πόρων, να ολοκληρώσουν διαδικασίες εργασίας και να βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων.

Αυτό το διδακτικό πρόγραμμα, οδηγούμενο από καθηγητή (online ή in person), είναι απευθειασμένο σε διάχεστες των υψηλότερων επιπέδων που θέλουν να βαθύνουν τη γνώση τους για το GitHub Copilot και συγχρόνως να εξερευνήσουν πρακτικές εφαρμογές της AI σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα, με παραδείγματα που αφορούν έργα μεγάλης κλίμακας και βιομηχανίες όπως το πετρέλαιο και το φυσικό αέριο.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμένουν προχωρημένες λειτουργίες του Copilot σε έργα μεγάλης κλίμακας.
• Ενσωματώνουν το Copilot σε πολυειδικές διαδικασίες εργασίας για μέγιστη αποδοτικότητα.
• Εκμεταλλεύονται τα εργαλεία AI για να βελτιώσουν τη διάχεση έργων, υποδομές και απόκτηση λογισμικού.
• Εφαρμένουν στρατηγικές με βάση την AI για να βελτιώσουν το πλάνο, την εκτίμηση και την χρόνωση.
• Αναγνωρίζουν πρακτικές εφαρμογές της AI σε βιομηχανικά συγκεκριμένα σενάρια όπως το πετρέλαιο και το φυσικό αέριο.

Μορφή Κούρσου

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Εξασκήσεις με χέρι στον τύπο και περιπτώσεις μελετής.
• Δημοστράσεις ζωντανών εργαστηρίων για τα εργαλεία AI και τις διαδικασίες Copilot.

Επιλογές Προσαρμογής Κούρσου

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για διαμόρφωση.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή προπόνηση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε προχωρημένους συμμετέχοντες που επιθυμούν να προσαρμόσουν το GitHub Copilot για έργα ομάδας, να χρησιμοποιήσουν τις προχωρημένες λειτουργίες του και να ενσωματώσουν το Copilot σε γραμμές CI/CD με αποτελεσματική ένταξη και παραγωγικότητα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Προσαρμόσουν το GitHub Copilot για συγκεκριμένες απαιτήσεις έργων και ρυθμίσεις ομάδας.
• Να εξαξιοποιήσουν τις προχωρημένες λειτουργίες του Copilot για περίπλοκες απαιτήσεις προγραμματισμού.
• Να ενσωματώσουν το GitHub Copilot σε γραμμές CI/CD και περιβάλλοντα συνεργασίας.
• Να βελτιώσουν τη συνεργασία των ομάδων χρησιμοποιώντας εργαλεία με τεχνητή νοημοσύνη.
• Να διαχειρίζονται και να λυσιτελίζουν προβλήματα σχετικά με τις ρυθμίσεις και τα δικαιώματα πρόσβασης του Copilot.

Η αι-οδηγημένη εφαρμογή κατασκευής είναι μια προσέγγιση που χρησιμοποιεί τη μηχανική μάθηση και την αυτομάτωση για να οδηγεί στρατηγικές εφαρμογής, να ανιχνεύει αποκλίνουσες καταστάσεις και να ενεργοποιεί αυτόματη αποκατάσταση όποτε είναι απαραίτητο.

Αυτή η διδασκαλία που καθοδηγείται από Εκπαιδευτικό (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεταξύ των διαδρομών υψηλής βαθμίδας που επιθυμούν να αποκτήσουν βελτιστοποίηση στις τροχιές κατασκευής τους με ανάληψη αποφάσεων οδηγημένη από AI και δυνατότητες αντοχής.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμένει αι-βοηθημένες στρατηγικές εφαρμογής για πιο ασφαλείς κατασκευές.
• Προβλέπουν το ρίσκο κατασκευής με τη βοήθεια προϊόντων της μηχανικής μάθησης.
• Ενσωματώνουν αυτοματοποιημένες διαδικασίες αποκατάστασης βασιζόμενες στην ανίχνευση αποκλίνουσων καταστάσεων.
• Βελτιώνουν την παρατηρητηριακότητα για να υποστηρίξουν τη σύγχρονη χορηγική διαχείριση.

Μορφή Τμήματος

• Δείγματα και τεχνικά βαθύτερες αναλύσεις υπό την οδήγηση εκπαιδευτικού.
• Χειροντικές σεναρίω με εστίαση στην πειραματισμό κατασκευής.
• Πρακτικά τοποθέτησει με αξιολόγηση πραγματικών καταστάσεων χορηγικής διαχείρισης.

Επιλογές Προσαρμογής Τμήματος

• Ενδιαιτηματικές ενσωμάτωσει, υποστήριξη πλοκάδων κοινόχρηστων εργαλείων ή σύμφωνη αναδιάταξη προϊόντων μπορούν να διατυπωθούν κατόπιν προσέγγισης.

AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για τις Τεχνικές Παρουσίες IT) χρησιμοποιείται αυξανόμενα για να προβλέπει επιτυχίες πριν συμβεί και να αυτοματοποιεί την άναλυση ρίζας (RCA) για να ελαχιστοποιήσει τη διάκοψη και να εξηγηρύξει την απόδοση.

Αυτή η καθοδήγηση με παρέα, είτε ως ζωντανή εκπαίδευση (διαδικτυακά ή όντως) στρέφεται αποκλειστικά σε προχωρημένους τεχνικούς IT, οι οποίοι επιθυμούν να υλοποιήσουν αναλυτική πρόβλεψη, αυτοματοποιημένη κατάσχεση, και να σχεδιάσουν ευφυείς εργοδιώξεις RCA χρησιμοποιώντας εργαλεία AIOps και μοντέλα μηχανικής μάθησης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργήσουν και εκπαιδεύσουν μοντέλα ML για την ανίχνευση πρότυπων που οδηγούν σε αποτυχίες συστήματος.
• Αυτοματοποιήσουν εργοδιώξεις RCA βάσει της συσχετισμένης λογοθετίας και μετρήσεων πολλαπλών πηγών.
• Συνδέσουν τις διαδικασίες και αντιδράσεων σε υπάρχοντα πλατφόρμες.
• Εγκαθιστήσουν και εξοικονομήσουν ευφυείς διαδίκτυες σωληνών AIOps σε πραγματικές ενvironments.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλοί ασκήσεις και πρακτική εφαρμογή.
• Χειρονομήματα σε ζωντανό lab environment.

Επιλογές Παρατύπωσης του Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια περιορισμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το οργανώσετε.

AIOps (Τεχνητή Νοητικότητα για τις Επιχειρηματικές Λειτουργίες IT) είναι μια πρακτική που χρησιμοποιεί τη μηχανική μάθηση και την ανάλυση για να αυτοματοποιεί και βελτιώνει τις επιχειρηματικές λειτουργίες IT, ιδιαίτερα στους τομείς μονίτιρινγκ, ανάκληση γεγονότων και απάντηση.

Αυτή η εξαρτημένη εκ πρώτης χειρος, ζωντανή εκπαίδευση (σε διαδίκτυο ή σε τόπο) απευθύνεται σε επαγγελματικούς του IT με μέτρια εξοικείωση που επιθυμούν να υλοποιήσουν τεχνικές AIOps για να συσχετίζουν μετρήσεις και ιστορικά, να μειώσουν τη θόλωση λαθραίνων αποδείξεων και να βελτιώσουν την παρατήρηση μέσω εξειδικευμένης αυτομάτωσης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να καταλάβουν τους αρχές και την αρχιτεκτονική πλατφόρμων AIOps.
• Να συσχετίζουν δεδομένα μέσω ιστορικών, μετρήσεων και παρακολούθησης για να αναγνωρίζουν τους πηγαίους λόγους.
• Να μειώσουν την θόλωση λαθραίνων αποδείξεων μέσω εξειδικευμένης φιλτράρισης και παροχής σιωπηρού ζόφου.
• Να χρησιμοποιούν ελεύθερου λογισμικού ή πωλήτη συστήματα για να μονίτιρουν και να απαντούν αυτόματα σε αποδείξεις.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διάλεξη και συζήτηση με ενεργό διαλόγο.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτικά υποχρεώματα.
• Εφαρμογή σε ζωντανό εργαστήριο περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για διατύπωση.

Μια αναλογία AIOps που κατασκευάζεται εξ ολοκλήρου με open-source εργαλεία επιτρέπει στα ομάδες να σχεδιάζουν αποδοτικές και ευελίξιες λύσεις για την παρατήρηση, την ανίχνευση απώλειων και την έγκαιρη ειδοποίηση σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Αυτή η καθοδήγηση, υπό την διεύθυνση εκπαιδευτικών (online ή παρακειμένως), απευθύνεται σε μηχανικούς υψηλής εξουσιοδότησης που επιθυμούν να κατασκευάσουν και να διατίθουν μια από τέλος έως τέλος αναλογία AIOps χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το Prometheus, ELK, Grafana και προσαρμοσμένα μοντέλα ML.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Σχεδιάζουν μια αρχιτεκτονική AIOps χρησιμοποιώντας μόνο open-source συστατικά.
• Συλλέγουν και εξομαλύνουν δεδομένα από logs, μετρήσεις και τρακιά.
• Εφαρμένουν ML μοντέλα για την ανίχνευση απώλειων και την πρόβλεψη εκτοπισμών.
• Αυτοματοποιούν τις ειδοποιήσεις και τη διόρθωση με open-source εργαλεία.

Μορφή του Κουρσού

• Διαδραστικός διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική πρακτική.
• Συνεχής εφαρμογή σε ζωντανό περιβάλλον καθοδήγησης.

Επιλογές Προσαρμογής του Κουρσού

• Για να παρατάξετε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρς, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το διατυπώσετε.

Οι επιχειρησιακές πλατφόρμες AIOps όπως Splunk, Moogsoft και Dynatrace παρέχουν δυνατά μέσα για τον ανιχνευτή άνομαλίες, τη συνδυασμό ειδοποιήσεων και την αυτοματοποίηση αποκρισών σε μεγάλου μεγέθους IT περιβάλλοντα.

Αυτός ο εκπαιδευτή-διευθύνομενη, ζωντανή καθοδήγηση (δια διαδίκτου ή σε χώρο πρόσβασης) στοχεύει σε επιμέσου επίπεδου επιχειρηματικά IT ομάδες που θέλουν να αναμειγθούν τα εργαλεία AIOps στην υπάρχουσα stack εφανιστικότητας και λειτουργικών διαδικασιών.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαβεβαιώσουν και αναμείξουν τα Splunk, Moogsoft, και Dynatrace σε μια ενωμένη AIOps αρχιτεκτονική.
• Συνδυάσουν δείκτες, λόγια και γεγονότα σε περιβάλλοντα απομένου με χρήση AI-χαρακτηριστικών αναλύσεων.
• Αυτοματοποιήσουν την ανίχνευση, προτεραιότητα και συνέχεια γεγονότων με εμπεριστατωμένες και προσαρμοστικές διαδικασίες.
• Βελτιώσουν την απόδοση, μειώσουν το MTTR και βελτιώσουν τη λειτουργική αποδοτικότητα σε επιχειρηματικό μέγεθος.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Δυναμική εξήγηση και συζήτηση.
• Πολύ πράξη και ασκήσεις.
• Αλληλουχία πρωτότυπης εφαρμογής σε ζωντανό μέσο εργασίας.

Πιθανές Διεκδικήσεις Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσετε.

Αυτή η καθοδηγημένη από δάσκαλο, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε αρχάριους ως ημι-προχωρημένους προγραμματιστές που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν αποτελεσματικά τις δυνατότητες του GitHub Copilot σε σύγχρονες εργασιακές ρυθμίσεις προγραμματισμού.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές (online ή onsite), απευθύνεται σε συμμετέχοντες με διάφορα επίπεδα γνώσης που θέλουν να βελτιώσουν τις εργασιακές ρυθμίσεις της ομάδας, να ενισχύσουν τις συνεργατικές πρακτικές προγραμματισμού και να διαχειριστούν αποδοτικά τη χρήση του Copilot σε περιβάλλοντα με πολλούς προγραμματιστές.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καθιερώσουν το GitHub Copilot για ομαδικά περιβάλλοντα.
• Χρησιμοποιήσουν το Copilot για να ενισχύσουν τις συνεργατικές πρακτικές προγραμματισμού.
• Βελτιώσουν τις εργασιακές ρυθμίσεις της ομάδας χρησιμοποιώντας τις λειτουργίες του Copilot.
• Διαχειριστούν την ολοκλήρωση του Copilot σε έργα με πολλούς προγραμματιστές.
• Διαφυλάξουν συνεκτική ποιότητα και πρότυπα κώδικα μεταξύ ομάδων.
• Εκμεταλλευτούν τις προχωρημένες λειτουργίες του Copilot για απαιτήσεις συγκεκριμένες ομάδων.
• Συνδυάζουν το Copilot με άλλα εργαλεία συνεργασίας για αποδοτικότητα.

Αυτή η εκπαίδευση με διάθεση καθηγητή (online ή παρόν) απευθύνεται σε QA engineers, developers και team leads του ενδυμασμένου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για αποδοτικότερο debugging, βελτίωση της ποιότητας κώδικα και ευέλικτη code review.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καθιερώσουν το GitHub Copilot για debugging και code review.
• Χρησιμοποιήσουν το Copilot για να αναγνωρίζουν και λύνουν bugs με αποδοτικότητα.
• Βελτιώσουν την ποιότητα του κώδικα με AI-assisted προτάσεις.
• Απλοποιήσουν τις διαδικασίες code review χρησιμοποιώντας τις δυνατότητες του Copilot.
• Συνεργάζονται αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας το Copilot σε επιβάθρων.

Αυτή η προσωπική εκπαίδευση (online ή εν τοπω) απευθύνεται σε διαμορφωτές front-end μεγάλης κλίμακας που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για την αυτομάτωση επαναληπτικών καθηκόντων προγραμματισμού, βελτίωση του σχεδιασμού UI/UX και οργάνωση των εργασιών front-end.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Προσαρμόσουν το GitHub Copilot για προjets ανάπτυξης front-end.
• Εκμεταλλεύονται το Copilot για να δημιουργούν HTML, CSS και JavaScript κώδικα αποδοτικά.
• Βελτίωση των διαδικασιών σχεδιασμού UI/UX χρησιμοποιώντας προτάσεις κώδικα με ΤΝ.
• Βελτίωση των εργασιών front-end με πρακτικές στρατηγικές ολοκλήρωσης Copilot.
• Διαπίστωση και επισκευή του front-end κώδικα χρησιμοποιώντας βοήθεια Copilot.

Αυτή η καθοδηγημένη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε νεοφύτες μέχρι διαμεσοβάθμιους προγραμματιστές Python που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για συγκεκριμένες καθηκόντων Python, αποσφάλιση κώδικα και εφαρμογή μηχανικής μάθησης.

Είναι δυνατόν τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να ρυθμίσουν και να διαμορφώσουν το GitHub Copilot για Python development.
• Να εκμεταλλεύονται το Copilot για την αποδοχή ικανοποιητικού Python code.
• Να αποσφαλίζουν εφαρμογές Python χρησιμοποιώντας προτάσεις ιδιότητας AI.
• Να αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες καθήκοντα προγραμματισμού και να βελτιώνουν την αποδοτικότητα των ρυθμίσεων.
• Να χρησιμοποιούν το Copilot για εφαρμογή προ젝τών μηχανικής μάθησης σε Python.

Τα εργαλεία Prometheus και Grafana χρησιμοποιούνται ευρέως για την παρακολούθηση σύγχρονων διεργασιών, ενώ η μηχανική μάθηση (ML) και τα πρότυπα της αυξάνουν με προληπτικές και νοημοσύνης εφαρμογές, ώστε να αυτοματοποιήσουν τις λήψεις αποφάσεων.

Αυτός ο εξοπλισμός, υποδοχηγούμενος εκ πρώτου χέρι (διαδικτύου ή live), στόχευε σε διεξοδικούς προσελκυστές της παρακολούθησης που επιθυμούν να αναγεννήσουν τη συσκευή των κανόνων μετάδοσης των δεδομένων (observability) πλαισίων, χρησιμοποιώντας AIOps συστήματα, Prometheus, Grafana και τεχνικές μηχανικής μάθησης.

Τέλος αυτής της εξόπλισης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαμορφώσουν Prometheus και Grafana για παρακολούθηση σε όλα τα αλγείδρωπα και τα θυρεός.
• Διαθέτουν, αποθηκεύουν και εμφανίζουν υψηλή ποιότητα δεδομένα ξεχωριστών μετρήσεων.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για ανιδαλή σήγμα και πρόβλεψη.
• Δημιουργούν νοηματικές κατευθυντήριες γραμμές διακήρυξης με βάση πρόληπτικα σημεία.

Σχήμα της Εξοπλίσης

• Δυναμικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλές τεχνικές εργασίες και πρακτική.
• Εμπειροκατάσταση με πραγματικό περιβάλλον εφαρμογής.

Πιθανές Προσαρμογές της Εξοπλίσης

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εξόπλιση για το κουρσο, ζητάτε να συγκεντρώσετε μας.

Αυτή η διδασκαλία με ενδιάμεσο επίπεδο, ζωντανή και υπό την καθοδήγηση ενός καθηγητή (Ελλάδα, online ή onsite), απευθύνεται σε ενδιαφερόμενους με ενδιάμεσο επίπεδο που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για να αντιμετωπίζουν προχωρημένες χρησιμοποιήσεις κώδικα, να βελτιώνουν την απόδοση και να ολοκληρώνουν την ενσωμάτωση του Copilot στους ρυθμούς εργασίας τους.

Στο τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να βελτιώσουν τη χρήση του GitHub Copilot για προχωρημένες εργασίες κώδικα.
• Να γράφουν πιο αποτελεσματικό, ανακολουθίες-αποτυχίες και διαχείριση-κώδικα με τις προτάσεις του Copilot.
• Να ενσωματώσουν το GitHub Copilot στις αγαπημένες τους IDEs και ρυθμούς εργασίας.
• Να χρησιμοποιήσουν το Copilot για το debugging και τη μεταμόρφωση του κώδικα.
• Να καταλάβουν τις περιορισμούς και τις εθικές συνέπειες της χρήσης εργαλείων γραφής κώδικα με υποστήριξη του τεχνητού νοημοσυνής.

Αυτή η εκπαίδευση με διεξαγωγή διδάκτορα (online ή on-site) απευθύνεται σε αρχάριους προγραμματιστές που επιθυμούν να κατανοήσουν τις δυνατότητες του GitHub Copilot, να τον ορίσουν και να τον χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά για να βελτιώσουν την εμπειρία προγραμματισμού τους.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τι είναι το GitHub Copilot και πώς λειτουργεί.
• Ορίσουν το GitHub Copilot με υποστηριζόμενο επεξεργαστή κώδικα.
• Χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για να γράφουν, προσαρμόζουν και αποκλείουν σφάλματα στον κώδικα γρηγορότερα.
• Εξερευνήσουν τεχνικές προγραμματισμού και λύσεις χρησιμοποιώντας το Copilot.
• Εφαρμόσουν καλές πρακτικές για την ενσωμάτωση του GitHub Copilot στις καθημερινές ρουτίνες.