GitHub Copilot for DevOps Automation and Productivity 교육 과정

GitHub Copilot은 코드 완성 도구로, 개발을 가속화하고 품질과 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 프로젝트, 인프라, 및 소프트웨어에서 인공지능(AI) 응용 프로그램을 결합하면 관리자들은 AI를 활용하여 자원 배분을 최적화하고 워크플로를 간소화하며 의사결정을 강화할 수 있습니다.

이 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 고급 관리자들을 대상으로 합니다.GitHub Copilot에 대한 지식을 심화시키고 기업 환경에서 실용적인 AI 응용 프로그램을 탐색하는 데 초점을 맞춥니다. 특히 대규모 프로젝트 및 석유·가스 산업과 관련된 예제를 다룹니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 대규모 기업 프로젝트에서 고급 Copilot 기능을 활용할 수 있습니다.
• 최대 효율성을 위해 다학제적인 워크플로에 Copilot을 통합할 수 있습니다.
• AI 도구를 활용하여 프로젝트 관리, 인프라, 및 소프트웨어 획득을 최적화할 수 있습니다.
• 계획, 추정, 시간 최적화에 기반한 AI 전략을 구현할 수 있습니다.
• 석유·가스 산업과 같은 업계별 시나리오에서 실용적인 AI 응용 프로그램을 인식할 수 있습니다.

교육 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 실습 및 사례 연구.
• AI 도구와 Copilot 워크플로에 대한 라이브 시연.

교육 커스터마이징 옵션

• 이 교육의 맞춤형 과정을 요청하려면 연락주세요.

이 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실시간 트레이닝으로, GitHub Copilot을 팀 프로젝트에 맞춤화하고 고급 기능을 활용하며 CI/CD 파이프라인에 원활하게 통합하여 협업과 생산성을 높이고자 하는 고급 사용자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

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

DevOps를 위한 AI는 인공지능을 활용하여 지속적인 통합, 테스트, 배포 및 전달 프로세스를 지능형 자동화와 최적화 기술로 강화하는 것을 의미합니다.

이 강사는 주도하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI와 머신러닝을 CI/CD 파이프라인에 통합하여 속도, 정확성 및 품질을 개선하길 원하는 중급 수준의 DevOps 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝날 때 참가자들은 다음과 같이 할 수 있게 됩니다:

• CI/CD 워크플로에 AI 도구를 통합하여 지능형 자동화를 구현합니다.
• AI 기반 테스트, 코드 분석 및 변경 영향 검출을 적용합니다.
• 예측 인사이트를 활용하여 빌드 및 배포 전략을 최적화합니다.
• AI 강화 피드백 루프를 사용하여 추적성과 지속적인 개선을 구현합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 랩 환경에서의 실무 구현.

강의 맞춤 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주세요.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)는 발생하기 전에 사건을 예측하고 중단 시간을 최소화하며 해결 시간을 가속화하기 위해 원인 분석(RCA, Root Cause Analysis)을 자동화하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 예측 분석을 구현하고, 복구를 자동화하며 AIOps 도구와 머신 러닝 모델을 사용하여 지능형 RCA 워크플로를 설계하는 고급 수준의 IT 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 수 있을 것입니다:

• 시스템 장애로 이어지는 패턴을 감지하기 위해 ML 모델을 구축하고 훈련시킵니다.
• 다중 소스 로그 및 메트릭 상관 관계를 기반으로 RCA 워크플로를 자동화합니다.
• 경고 및 복구 프로세스를 기존 플랫폼에 통합합니다.
• 프로덕션 환경에서 지능형 AIOps 파이프라인을 배포하고 확장합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 실험 환경에서의 실전 구현.

코스 맞춤 설정 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락해 주세요.

AIOps (IT Operations에 대한 인공지능)는 머신러닝과 분석을 적용하여 IT 운영을 자동화하고 개선하는 방법론으로, 특히 모니터링, 사고 검출, 및 대응 영역에서 활용됩니다.

이 강사는 주도하는 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 중급 IT 운영 전문가를 대상으로 합니다. 참가자는 AIOps 기술을 활용하여 메트릭과 로그를 상관 관계화하고, 알림 노이즈를 줄이며, 지능형 자동화를 통해 가시성을 개선하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AIOps 플랫폼의 원칙과 아키텍처를 이해합니다.
• 로그, 메트릭, 트레이스 간의 데이터 상관 관계를 활용하여 근본 원인을 식별합니다.
• 지능형 필터링과 노이즈 억제를 통해 알림 피로도를 줄입니다.
• 오픈소스 또는 상용 도구를 사용하여 사고를 자동으로 모니터링하고 대응합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 실험 환경에서 직접 구현합니다.

코스 맞춤 옵션

• 이 코스를 위한 맞춤형 훈련을 요청하려면 연락주시기 바랍니다.

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 지도하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 이상 수준의 참가자들을 대상으로 하며, 팀 워크플로 최적화, 협업 코딩 실천 강화, GitHub Copilot 사용을 효과적으로 관리하기를 원하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 수 있습니다:

• 팀 환경을 위해 GitHub Copilot을 설정합니다.
• Copilot을 활용하여 협업 코딩 실천을 강화합니다.
• Copilot의 기능을 사용하여 팀 워크플로를 최적화합니다.
• Copilot의 통합을 멀티 개발자 프로젝트에서 관리합니다.
• 팀 간 일관된 코드 품질과 기준을 유지합니다.
• Copilot의 고급 기능을 팀별 요구에 맞게 활용합니다.
• 효율성을 위해 Copilot을 다른 협업 도구와 결합합니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 QA 엔지니어, 개발자, 팀 리더를 대상으로 하며, GitHub Copilot을 활용하여 효율적인 디버깅, 코드 품질 개선 및 스트림라이드된 코드 리뷰를 수행하길 원하는 분들을 위해 마련되었습니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 디버깅 및 코드 리뷰 목적을 위해 GitHub Copilot을 설정할 수 있습니다.
• Copilot을 활용하여 버그를 효과적으로 식별하고 해결할 수 있습니다.
• AI 지원 제안으로 코드 품질을 개선할 수 있습니다.
• Copilot의 기능을 활용하여 코드 리뷰 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
• 팀 환경에서 Copilot을 효과적으로 협업할 수 있습니다.

이 트레이닝은 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, 중급 프론트엔드 개발자를 대상으로 GitHub Copilot을 사용하여 반복적인 코딩 작업을 자동화하고, UI/UX 디자인을 개선하며, 프론트엔드 워크플로를 최적화하는 방법을 배우는 데 초점을 맞춥니다.

이 트레이닝이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 프론트엔드 개발 프로젝트를 위해 GitHub Copilot을 설정할 수 있습니다.
• Copilot을 활용하여 HTML, CSS, JavaScript 코드를 효율적으로 생성할 수 있습니다.
• AI 기반의 코드 제안을 사용하여 UI/UX 디자인 프로세스를 개선할 수 있습니다.
• 실용적인 Copilot 통합 전략을 통해 프론트엔드 워크플로를 강화할 수 있습니다.
• Copilot의 지원을 활용하여 프론트엔드 코드를 디버깅하고 문제 해결할 수 있습니다.

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 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 사용자를 대상으로 GitHub Copilot을 활용하여 고급 코딩 사례를 처리하고, 생산성을 향상시키며, 개발 워크플로에 Copilot을 통합하는 방법을 배우는 데 초점을 맞추고 있습니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 고급 코딩 작업을 위해 GitHub Copilot의 사용을 최적화할 수 있습니다.
• Copilot의 제안을 통해 더 효율적이고 오류가 적으며 유지 관리가 용이한 코드를 작성할 수 있습니다.
• 선호하는 IDE 및 워크플로에 GitHub Copilot을 통합할 수 있습니다.
• Copilot을 디버깅과 코드 리팩토링에 활용할 수 있습니다.
• AI 기반 코딩 도구를 사용할 때의 제한 사항과 윤리적 고려 사항을 이해할 수 있습니다.

이 강사는 참가자의 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 초보 수준의 개발자들을 대상으로 합니다. 이들은 GitHub Copilot의 기능을 이해하고, 설정하며, 이를 효과적으로 사용하여 코딩 경험을 향상시키는 방법을 배우고자 합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• GitHub Copilot가 무엇인지, 어떻게 작동하는지 이해합니다.
• 지원되는 코드 편집기와 GitHub Copilot를 설정합니다.
• GitHub Copilot를 사용하여 코드 작성, 리팩토링, 디버깅을 더 빠르게 수행합니다.
• Copilot를 활용하여 코딩 기법과 해결 방법을 탐색합니다.
• GitHub Copilot를 일상적인 작업 흐름에 통합하는 최선의 방안을 적용합니다.