DevOps 자동화 및 생산성을 위한 GitHub Copilot 교육 과정

GitHub Copilot은 AI 기반의 코드 완성 도구로, 개발을 가속화하면서 품질과 생산성을 향상시킵니다. 프로젝트, 인프라, 소프트웨어에서 인공지능 응용 프로그램을 결합하면 관리자들은 자원 할당을 최적화하고 워크플로를 간소화하며 의사결정을 강화할 수 있습니다.

이 지도 교육(온라인 또는 현장)은 고급 차원의 관리자가 GitHub Copilot에 대한 지식을 깊게 하고, 기업 환경에서 실용적인 AI 응용 프로그램을 탐색하는 데 목표를 두고 있으며, 대규모 프로젝트와 석유 및 가스 등 특정 산업 분야에서 관련 예제를 다룹니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 대규모 기업 프로젝트에서 고급 Copilot 기능을 적용할 수 있습니다.
• 다양한 분야의 워크플로에 Copilot을 통합하여 최대 효율성을 달성할 수 있습니다.
• AI 도구를 활용하여 프로젝트 관리, 인프라, 소프트웨어 획득을 최적화할 수 있습니다.
• AI 기반 전략을 구현하여 계획, 추정, 시간 최적화를 개선할 수 있습니다.
• 석유 및 가스 등의 산업별 시나리오에서 실용적인 AI 응용 프로그램을 인식할 수 있습니다.

코스 형식

• 대화형 강의 및 토론
• 실습 및 사례 연구
• AI 도구와 Copilot 워크플로의 실시간 데모

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락처 정보로 문의해 주세요.

이 강사 주도의 실시간 훈련(대한민국)은(온라인 또는 현장) 고급 수준의 참가자들을 대상으로 GitHub Copilot을 팀 프로젝트에 맞춤화하고, 고급 기능을 활용하며, CI/CD 파이프라인에 원활하게 통합하여 협업과 생산성을 높이는 방법을 학습합니다.

본 훈련을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 특정 프로젝트 요구사항과 팀 워크플로에 맞춰 GitHub Copilot을 맞춤화할 수 있습니다.
• 복잡한 코딩 작업을 위한 Copilot의 고급 기능을 활용할 수 있습니다.
• CI/CD 파이프라인과 협업 환경에 GitHub Copilot을 통합할 수 있습니다.
• AI 기반 도구를 사용하여 팀 협업을 최적화할 수 있습니다.
• Copilot 설정과 권한을 효과적으로 관리하고 문제를 해결할 수 있습니다.

AI for DevOps는 인공지능을 통해 연속 통합, 테스트, 배포, 제공 과정을 지능적인 자동화와 최적화 기법을 사용하여 향상시키는 것입니다.

이 강사는 AI와 머신러닝을 CI/CD 파이프라인으로 통합하여 속도, 정확성, 품질을 향상시키기를 원하는 중급 수준의 DevOps 전문가를 대상으로 합니다.

이 강의를 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• CI/CD 워크플로우에 AI 도구를 통합하여 지능적인 자동화.
• AI 기반 테스트, 코드 분석, 변경 영향 탐지를 적용.
• 예측 통찰력을 사용하여 빌드 및 배포 전략 최적화.
• AI 강화 피드백 루프를 사용하여 추적 가능성과 지속적인 개선 구현.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 예제.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 맞춤형 교육을 요청하려면, 문의하여 안내해 드리겠습니다.

AIOps (인프라 운영을 위한 인공지능) 은 사고가 발생하기 전에 예측하고, 루트 원인 분석(RCA)을 자동화하여 다운타임을 최소화하고 해결 속도를 높이는 데 increasingly being used to predict incidents before they occur and automate root cause analysis (RCA) to minimize downtime and accelerate resolution.

이 강사는 예측 분석을 구현하고, 복구 작업을 자동화하며, AIOps 도구와 머신러닝 모델을 사용하여 지능적인 RCA 워크플로우를 설계하고자 하는 고급 IT 전문가를 위한 온라인 또는 오프라인 교육과정을 진행합니다.

이 교육과정을 마친 후, 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 시스템 장애로 이어지는 패턴을 감지하기 위해 ML 모델을 구축하고 훈련합니다.
• 다중 소스 로그 및 메트릭 상관관계를 기반으로 RCA 워크플로우를 자동화합니다.
• 경고 및 복구 과정을 기존 플랫폼에 통합합니다.
• 생산 환경에서 지능적인 AIOps 파이프라인을 배포하고 확장합니다.

과정 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 문제 해결.
• 실습 환경을 통해 직접 구현.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 안내받으세요.

AIOps (IT 운영을 위한 인공지능)은 머신러닝과 분석을 적용하여 IT 운영을 자동화하고 개선하는 실천으로, 특히 모니터링, 인시던트 탐지 및 대응 분야에서 중요합니다.

이 강사는 중급 수준의 IT 운영 전문가를 대상으로 하며, AIOps 기술을 사용하여 지표와 로그를 상관관계 분석하고, 경고 소음을 줄이며, 지능형 자동화를 통해 관찰 가능성을 향상시키고자 하는 분들을 대상으로 합니다.

이 강좌를 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• AIOps 플랫폼의 원칙과 아키텍처를 이해합니다.
• 로그, 지표, 트레이스를 통해 데이터의 원인을 찾아냅니다.
• 지능형 필터링과 소음 억제를 통해 경고 피로감을 줄입니다.
• 오픈 소스 또는 상용 도구를 사용하여 인시던트를 자동으로 모니터링하고 대응합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 과제.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강좌 커스터마이징 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락 주세요.

오픈 소스 도구로만 구성된 AIOps 파이프라인을 통해 팀은 생산 환경에서 비용 효율적이고 유연한 관찰 가능성, 이상 탐지, 그리고 지능형 경고 솔루션을 설계할 수 있습니다.

이 강사는 고급 수준의 엔지니어들이 Prometheus, ELK, Grafana, 그리고 커스텀 ML 모델을 사용하여 종단 간 AIOps 파이프라인을 구축하고 배포하는 데 목표를 두고 있습니다.

이 강의를 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 오픈 소스 구성 요소만 사용하여 AIOps 아키텍처를 설계합니다.
• 로그, 메트릭, 그리고 트레이스에서 데이터를 수집하고 정규화합니다.
• ML 모델을 사용하여 이상을 탐지하고 사고를 예측합니다.
• 오픈 소스 도구를 사용하여 경고와 복구 작업을 자동화합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의와 논의
• 많은 연습과 실습
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 맞춤형 교육을 진행하기 위해 문의하세요.

AIOps 플랫폼인 Splunk, Moogsoft, 그리고 Dynatrace는 대규모 IT 환경에서 이상 탐지, 경고 상관 관계 설정, 그리고 응답 자동화에 강력한 기능을 제공합니다.

이 강사는 중간 수준의 기업 IT 팀을 대상으로 하며, AIOps 도구를 기존 가시성 스택과 운영 워크플로우에 통합하기를 원하는 팀을 대상으로 합니다.

이 훈련을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Splunk, Moogsoft, 그리고 Dynatrace를 통합된 AIOps 아키텍처에 구성하고 통합합니다.
• AI 기반 분석을 사용하여 분산 시스템에서 메트릭, 로그, 그리고 이벤트를 상관 관계 설정합니다.
• 내장된 워크플로우와 사용자 지정 워크플로우를 사용하여 사건 탐지, 우선순위 설정, 그리고 응답을 자동화합니다.
• 기업 규모에서 성능을 최적화하고, MTTR을 줄이며, 운영 효율성을 향상시킵니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 예제.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화하려면, 저희에 문의하여 안내를 받으세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 가르치는 이 코스는 초보자 수준부터 중간 수준의 개발자가 현대적인 개발 워크플로우에서 GitHub Copilot의 기능을 효과적으로 활용하는 방법을 학습하는 것을 목표로 합니다.

이 강사는 대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행하는 실시간 교육으로, 팀 워크플로를 최적화하고 협업 코딩 관행을 강화하며 다중 개발자 환경에서 GitHub Copilot의 사용을 효과적으로 관리하고자 하는 중급 수준에서 고급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 팀 환경에 GitHub Copilot를 설정합니다.
• Copilot를 활용하여 협업 코딩 관행을 강화합니다.
• Copilot의 기능을 사용하여 팀 워크플로를 최적화합니다.
• 다중 개발자 프로젝트에서 Copilot의 통합을 관리합니다.
• 팀 간 일관된 코드 품질과 표준을 유지합니다.
• 팀별 요구 사항에 맞는 고급 Copilot 기능을 활용합니다.
• 협업 도구와 결합하여 효율성을 높입니다.

이 강사는 주도하는 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 중급 수준의 QA 엔지니어, 개발자, 팀 리더를 대상으로 하며, GitHub Copilot을 활용하여 디버깅 효율성, 코드 품질 향상, 그리고 정교한 코드 검토 프로세스를 구축하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 디버깅 및 코드 검토 목적을 위해 GitHub Copilot을 설정합니다.
• Copilot을 사용하여 버그를 효율적으로 식별하고 해결합니다.
• AI 지원 제안으로 코드 품질을 향상시킵니다.
• Copilot의 기능을 활용하여 코드 검토 프로세스를 간소화합니다.
• 팀 환경에서 Copilot을 효과적으로 협업합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국)은 온라인 또는 현장에서 중급 수준의 프론트엔드 개발자들을 대상으로 GitHub Copilot을 사용하여 반복적인 코딩 작업을 자동화하고, UI/UX 설계를 개선하며, 프론트엔드 워크플로를 최적화하는 방법을 배우는 과정입니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 프론트엔드 개발 프로젝트에 GitHub Copilot을 설정합니다.
• Copilot을 활용하여 HTML, CSS, JavaScript 코드를 효율적으로 생성합니다.
• AI 생성 코드 제안을 사용하여 UI/UX 설계 과정을 개선합니다.
• 실용적인 Copilot 통합 전략으로 프론트엔드 워크플로를 강화합니다.
• Copilot의 도움을 받아 프론트엔드 코드를 디버깅하고 문제 해결합니다.

이 강사는 지도하는 실시간 훈련(대한민국 온라인 또는 현장)은 초보부터 중급 수준의 Python 개발자들을 대상으로 하며, GitHub Copilot을 활용하여 Python 특화 작업, 디버깅 및 머신 러닝 워크플로를 구현하는 방법을 배울 것입니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• Python 개발을 위해 GitHub Copilot을 설정하고 구성할 수 있습니다.
• Copilot을 활용하여 효율적인 Python 코드를 작성할 수 있습니다.
• AI 생성 제안을 사용하여 Python 애플리케이션을 디버깅할 수 있습니다.
• 반복적인 코딩 작업을 자동화하고 워크플로 효율성을 높일 수 있습니다.
• Copilot을 활용하여 Python으로 머신 러닝 프로젝트를 구현할 수 있습니다.

Prometheus와 Grafana는 현대 인프라의 가시성을 위한 널리 채택된 도구이며, 기계 학습은 이러한 도구에 예측 및 지능적인 통찰력을 제공하여 운영 결정을 자동화합니다.

이 강사 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프라인)은 Prometheus, Grafana, 그리고 ML 기법을 활용하여 AIOps 관행을 통합하여 모니터링 인프라를 현대화하고자 하는 중급 수준의 가시성 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 시스템 및 서비스 전반에 걸쳐 가시성을 위해 Prometheus와 Grafana를 구성합니다.
• 고품질의 시간 시리즈 데이터를 수집, 저장, 그리고 시각화합니다.
• 이상 탐지와 예측을 위해 기계 학습 모델을 적용합니다.
• 예측 통찰력을 기반으로 지능적인 알림 규칙을 구성합니다.

강의 형식

• 상호작용적인 강의와 논의.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락 주십시오.

이 강사는 주도하는 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 중급 수준의 참가자를 대상으로 GitHub Copilot을 활용하여 고급 코딩 사례를 처리하고 생산성을 향상시키며 개발 워크플로에 Copilot을 통합하길 원하는 사람들에게 적합합니다.

이 교육이 끝날 때 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• GitHub Copilot을 고급 코딩 작업에 최적화할 수 있습니다.
• Copilot의 제안을 활용하여 더 효율적이며 오류 없고 유지 관리하기 쉬운 코드를 작성할 수 있습니다.
• Copilot을 선호하는 IDE와 워크플로에 통합할 수 있습니다.
• Copilot을 디버깅과 코드 리팩토링에 활용할 수 있습니다.
• AI 기반 코딩 도구 사용의 제한 사항과 윤리적 고려 사항을 이해할 수 있습니다.

이 강사는 진행하는 실시간 훈련(대한민국 온라인 또는 현지)은 초보 개발자가 GitHub Copilot의 기능을 이해하고, 설정하고, 효과적으로 사용하여 코딩 경험을 개선할 수 있도록 설계되었습니다.

이 강좌를 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• GitHub Copilot이 무엇인지, 어떻게 작동하는지 이해합니다.
• 지원되는 코드 에디터와 GitHub Copilot을 설정합니다.
• GitHub Copilot을 사용하여 더 빠르게 코딩, 리팩토링 및 디버깅을 수행합니다.
• Copilot을 활용하여 코딩 기법과 솔루션을 탐색합니다.
• GitHub Copilot을 일상적인 워크플로에 통합하기 위한 최선의 방법을 적용합니다.