GitHub Copilot için DevOps Otomasyon ve Productivity Eğitimi

Bu Türkiye'da (online veya face-to-face) yapılan, eğitmenler tarafından yönetilen canlı eğitim, gelişim ortamında GitHub Copilot'nin yeteneklerini kullanmayı öğrenmek isteyen başlangıç seviyesinden ileri düzey programcılar için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekleri şekilde eğitilecekler:

• GitHub Copilot'nin yeteneklerini ve faydalarını anlama.
• Copilot'u geliştirme iş akışına yapılandırma ve tümleştirmeyi öğrenme.
• Copilot'un gelişmiş özelliklerini anlamayı ve etkili şekilde Copilot kullanmak için en iyi uygulamaları öğrenmeyi.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), GitHub Copilot'un yeteneklerini anlamak, kurulumunu yapmak ve kodlama deneyimlerini geliştirmek için etkili bir şekilde kullanmak isteyen başlangıç seviyesindeki geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GitHub Copilot'un ne olduğunu ve nasıl çalıştığını anlayabilecekler.
• Desteklenen bir kod düzenleyiciyle GitHub Copilot'u kurabilecekler.
• GitHub Copilot'u kullanarak daha hızlı kod yazabilecek, yeniden düzenleyebilecek ve hatalarını ayıklayabilecekler.
• Copilot'u kullanarak kodlama tekniklerini ve çözümlerini keşfedebilecekler.
• GitHub Copilot'u günlük iş akışlarına entegre etmek için en iyi uygulamaları uygulayabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ileri düzey kodlama kullanım durumlarını ele almak, üretkenliği artırmak ve GitHub Copilot'u geliştirme iş akışlarına entegre etmek isteyen orta seviyedeki katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İleri düzey kodlama görevleri için GitHub Copilot kullanımlarını optimize etmek.
• Copilot önerileriyle daha verimli, hatasız ve sürdürülebilir kod yazmak.
• GitHub Copilot'u tercih ettikleri IDE'lere ve iş akışlarına entegre etmek.
• Copilot'u hata ayıklama ve kod yeniden düzenleme için kullanmak.
• AI destekli kodlama araçlarını kullanmanın sınırlamalarını ve etik hususlarını anlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), GitHub Copilot'u ekip projeleri için özelleştirmek, gelişmiş özelliklerini kullanmak ve işbirliğini ve üretkenliği artırmak için CI/CD işlem hatlarına sorunsuz bir şekilde entegre etmek isteyen ileri düzey katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GitHub Copilot'u belirli proje ihtiyaçları ve ekip iş akışları için özelleştirmek.
• Karmaşık kodlama görevleri için Copilot'un gelişmiş özelliklerinden yararlanmak.
• GitHub Copilot'u CI/CD işlem hatlarına ve işbirliği ortamlarına entegre etmek.
• AI destekli araçları kullanarak ekip işbirliğini optimize etmek.
• Copilot ayarlarını ve izinlerini etkili bir şekilde yönetmek ve sorun gidermek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Python geliştiricilerine yönelik olup, Python'ye özgü görevler, hata ayıklama ve makine öğrenimi iş akışlarını uygulamak için GitHub Copilot'u kullanmak isteyen yeni başlayan ve orta seviyedeki geliştiricileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python geliştirme için GitHub Copilot'u kurmak ve yapılandırmak.
• Verimli Python kodu yazmak için Copilot'u kullanmak.
• AI tarafından oluşturulan önerilerle Python uygulamalarını hata ayıklamak.
• Tekrarlayan kodlama görevlerini otomatikleştirerek iş akışı verimliliğini artırmak.
• Python içinde makine öğrenimi projelerini uygulamak için Copilot'u kullanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), tekrarlayan kodlama görevlerini otomatikleştirmek, kullanıcı arayüzü/kullanıcı deneyimi (UI/UX) tasarımını iyileştirmek ve ön uç iş akışlarını düzene sokmak isteyen orta seviyedeki ön uç geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ön uç geliştirme projeleri için GitHub Copilot'u kurmak.
• HTML, CSS ve JavaScript kodunu verimli bir şekilde oluşturmak için Copilot'u kullanmak.
• Yapay zeka tarafından oluşturulan kod önerileriyle UI/UX tasarım süreçlerini iyileştirmek.
• Pratik Copilot entegrasyon stratejileriyle ön uç iş akışlarını geliştirmek.
• Copilot yardımıyla ön uç kodunu sorun gidermek ve ayıklamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta seviyedeki QA mühendisleri, geliştiriciler ve ekip liderleri için tasarlanmıştır. Amaçları, GitHub Copilot'u daha verimli hata ayıklama, kod kalitesini artırma ve kolaylaştırılmış kod inceleme süreçleri için kullanmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GitHub Copilot'u hata ayıklama ve kod inceleme amaçları için kurmak.
• Copilot'u kullanarak hataları verimli bir şekilde belirlemek ve çözmek.
• AI destekli önerilerle kod kalitesini artırmak.
• Copilot'un yetenekleriyle kod inceleme süreçlerini kolaylaştırmak.
• Ekip ortamlarında Copilot'u kullanarak etkili bir şekilde işbirliği yapmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ekip iş akışlarını optimize etmek, işbirlikçi kodlama uygulamalarını geliştirmek ve çoklu geliştirici ortamlarında Copilot kullanımını etkili bir şekilde yönetmek isteyen orta seviye ve ileri seviye katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ekip ortamları için GitHub Copilot kurulumunu yapmak.
• İşbirlikçi kodlama uygulamalarını geliştirmek için Copilot’u kullanmak.
• Copilot’un özelliklerini kullanarak ekip iş akışlarını optimize etmek.
• Çoklu geliştirici projelerinde Copilot entegrasyonunu yönetmek.
• Ekip genelinde tutarlı kod kalitesi ve standartlarını korumak.
• Ekip özel ihtiyaçları için gelişmiş Copilot özelliklerinden yararlanmak.
• Verimlilik için Copilot’u diğer işbirlikçi araçlarla birleştirmek.

Prometheus ve Grafana, modern altyapıda izlenebilirlik için yaygın olarak kullanılan araçlardır, aynı zamanda makine öğrenimi bu araçları tahminsel ve akıllı görünümler ile zenginleştirerek işlem kararlarını otomatikleştirmeye yardımcı olur.

Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim (online veya on-site), izlenebilirliği modernize etmek isteyen orta düzeyde izlenebilirlik uzmanları için tasarlanmıştır. Prometheus, Grafana ve ML tekniklerini kullanarak AIOps uygulamalarını entegre eder.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sistemler ve hizmetler arasında izlenebilirlik için Prometheus ve Grafana'yı yapılandırabilirler.
• Yüksek kaliteli zaman serisi verilerini toplayabilir, saklayabilir ve görselleştirebilirler.
• Aykırılık algılama ve tahmin için makine öğrenimi modellerini uygulayabilirler.
• Tahminsel görünümlere dayalı akıllı uyarı kuralları oluşturabilirler.

Eğitim Formatı

• İnteraktif derse ve tartışmaya.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Bir canlı-lab ortamında elden işlem.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize ulaşarak planlayın.

AIOps (Yapay Zeka ile IT İşlemleri) makine öğrenmesi ve analizleri uygulayan bir yöntemdir, bu da izleme, olay algılama ve yanıtlama gibi IT işlemlerini otomasyonaedayp geliştirir.

Bu eğitmenli canlı eğitim (online veya mekanik), metrikler ve günlük dosyaları ilişkilendirmek, uyarı gürültüsünü azaltmak ve zeka tabanlı otomasyon yoluyla gözlemleme kalitesini geliştirmeyi hedefleyen orta düzeyli IT işlem uzmanları için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AIOps platformlarının ilkelerini ve mimarisini anlamak.
• Günlük dosyalar, metrikler ve izler arasında veri ilişkilendirmesi yaparak kök nedenleri belirlemek.
• Zeka tabanlı süzgeçlere ve gürültü baskılamaya başvurarak uyarı yorgunluğunu azaltmak.
• Açık kaynak veya ticari araçları kullanarak olayları izleme ve otomatik olarak yanıt vermek.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Fazla uygulama ve alıştırma.
• Canlı-laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, lütfen bize ulaşın.

AIOps (Yapay Zeka ile IT Operasyonları) hemen önceki olasılıkları öngörmek ve kök neden analizini (RCA) otomatikleştirmeye giderek, düşme süreyi minimize etmeye ve çözümü hızlandırmaya kullanılmaktadır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey IT profesyonellerine yönelik olup, tahminsel analizleri uygulamak, düzeltme işlemlerini otomatikleştirmek ve AIOps araçları ve yapay zeka modelleri ile akıllı RCA workflow'larını tasarlamayı amaçlar.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Sistem çöküşlerine yol açan desenleri tespit etmek için ML modelleri oluşturup eğitmek.
• Birden çok kaynaklı log ve ölçüm korelasyonuna dayalı RCA workflow'larını otomatikleştirmek.
• Uyarı ve düzeltme işlemlerini mevcut platformlara entegre etmek.
• Üretim ortamlarında akıllı AIOps pipeline'ları dağıtmak ve ölçeklendirmek.

Eğitim Formatı

• İnteraktif ders ve tartışma.
• Fazla egzersiz ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında uygulamalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, bizimle iletişime geçerek planlayın.

Enteprise AIOps platformları seperti Splunk, Moogsoft ve Dynatrace, büyük ölçekli IT ortamlarında anomali tespiti, uyarı korelasyonu ve otomatik yanıtlama için güçlü yetenekler sunar.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), mevcut gözetim yığınlarına ve operasyonel iş akışlarına AIOps araçlarını entegre etmek isteyen orta düzeyde enterprise IT ekibi için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Splunk, Moogsoft ve Dynatrace'ı birleşik AIOps mimarisine yapılandırabilir ve entegre edebilirler.
• AIDrivven analiz kullanarak dağıtılmış sistemler arasında ölçüm, günlük ve olay korelasyonu yapabilirler.
• Yapılandırılmış ve özel iş akışlarıyla olasıları tespit etme, önceliklendirme ve yanıt otomasyonunu sağlayabilirler.
• Performansı optimize edebilir, MTTR'yi (Ortalama Toplama ve Teknik İlgili Durma Süresi) azaltabilir ve işlevselliği enterprise ölçekte artırabilirler.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Sayısal uygulamalar ve alıştırma.
• Bileşik bir laboratuvar ortamında yerel uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özel eğitimi talep etmek için lütfen bize başvurunuz.

Bir AIOps pipeline'ı tamamen açık kaynaklı araçlarla oluşturulduğunda, ekiblere üretim ortamlarında gözetleme, anomali algılama ve akıllı uyarılar için maliyet etkili ve esnek çözümler tasarlamalarını sağlar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) ileri düzey mühendisleri hedef alıyor, bu mühendisler bir AIOps pipeline'ı oluşturmak ve dağıtmak isteyen Prometheus, ELK, Grafana ve özel ML modelleri gibi araçları kullanarak.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Sadece açık kaynaklı bileşenleri kullanarak bir AIOps mimarisi tasarlamak.
• Günlükler, metrikler ve izlere dayalı verileri toplamak ve normalleştirmek.
• Aykırılıkları algılamak ve olayları öngörmek için ML modellerini uygulamak.
• Açık kaynaklı araçlar kullanarak uyarıları otomasyonla gerçekleştirmek ve düzeltme eylemlerini yapmak.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışmalar.
• Birçok egzersiz ve uygulama.
• Kanarya ortamında uygulamayı kendi ellerinizle gerçekleştirmek.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

AI for DevOps, sürekli entegrasyon, test, dağıtımı ve teslimat süreçlerini zeki otomasyon ve optimizasyon teknikleri ile geliştirmek için yapay zeka kullanımını ifade eder.

Bu eğitmen yönetimi altındaki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta seviye DevOps profesyonellerine yönelik olup, CI/CD borularına AI ve makine öğrenme entegre etmek isteyenlerin hızı, doğruluğu ve kalitesini geliştirmek için kullanıyorlar.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• CI/CD akışlarına zeki otomasyon için AI araçlarını entegre etmek.
• Aİ tabanlı test, kod analizi ve değişiklik etkisi tespiti uygulamak.
• Tahminsel bilgiler kullanarak oluşturma ve dağıtım stratejilerini optimize etmek.
• AI destekli geri bildirim döngüleri kullanarak izlenebilirlik ve sürekli iyileşimi uygulamak.

Eğitim Formatı

• Interaktif sunum ve tartışma.
• Fazla egzersiz ve uygulama.
• Biyüzlaboratuvar ortamında elden işlenen uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak için lütfen bizimle iletişime geçin.

AI ile DevSecOps, yapay zeka'yı DevOps Pipeline'lerine entegre ederek yazılım teslim_life_cycle boyunca maruz kalınabilecek açıkları proaktif olarak tespit etme, güvenlik politikalarını uygulama ve yanıta otomatikleştirici eylemler yapma uygulamasıdır.

Bu eğitmen-destekli canlı eğitim (online veya on-site) orta seviye DevOps profesyonelleri ve AI tabanlı araçları ve uygulamaları geliştirme ve dağıtım Pipeline'lerinde güvenlik otomasyonunu artırmak isteyen güvenlik uzmanlarına yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• CI/CD Pipeline'lerine yapay zekaya dayalı güvenlik araçlarını entegre etme.
• Aİ destekli statik ve dinamik analizi kullanarak daha erken sorunların tespiti.
• Gizli bilgilerin, kod açıklarının taranması ve bağımlılık risk analizi otomasyonu.
• Zeka teknikleriyle proaktif tehdit modelleme ve politika uygulamayı etkinleştirme.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Fazla alıştırma ve deneme.
• Kanarya ortamında el ile uygulama.

Eğitimin Özel Yapılandırılabilir Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız lütfen bizimle iletişime geçin ve düzenleme yapın.