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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction à GitHub Copilot
- Qu'est-ce que GitHub Copilot et comment il fonctionne
- Environnements pris en charge et intégration aux IDE
- Cas d'usage pour les développeurs et les professionnels DevOps
Démarrage avec Copilot
- Activation de Copilot dans Visual Studio Code
- Solliciter Copilot pour des suggestions de code utiles
- Comprendre et affiner le code généré par Copilot
Utilisation de Copilot pour les tâches DevOps
- Génération de configurations YAML pour les flux de travail CI/CD
- Rédaction de GitHub Actions avec l'assistance de Copilot
- Automatisation des pipelines de test, de linting et de déploiement
Script shell et automatisation d'infrastructure
- Utilisation de Copilot pour rédiger et améliorer des scripts shell
- Solliciter Copilot pour des extraits de configuration Dockerfile, Terraform ou Kubernetes
- Validation des scripts d'automatisation générés
Accroissement de la productivité grâce à l'assistance IA
- Réduction du code standard (boilerplate) et des tâches répétitives
- Travailler plus vite avec Copilot dans les sprints agiles
- Combiner Copilot avec GitHub CLI et les flux de travail en terminal
Limites, éthique et meilleures pratiques
- Comprendre le périmètre et les limites de Copilot
- Préoccupations de sécurité et considérations relatives à la propriété intellectuelle
- Meilleures pratiques pour réviser le code généré par l'IA
Exercices de projet et scénarios réels
- Automatisation du flux de travail CI/CD pour une application web
- Rédaction de modèles réutilisables de GitHub Actions
- Collaboration d'équipe à l'aide de Copilot entre dépôts
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts de base du développement logiciel
- Familiarité avec Git ou les flux de travail de contrôle de version
- Expérience de base avec YAML, le script shell ou les outils CI/CD
Public cible
- Développeurs souhaitant améliorer la productivité DevOps
- Débutants DevOps et passionnés d'automatisation
- Membres d'équipes agiles recherchant une assistance IA dans leurs flux de travail
Nos clients témoignent (1)
J'ai acquis des connaissances sur la bibliothèque Streamlit en Python et je vais certainement essayer de l'utiliser pour améliorer les applications de mon équipe qui sont actuellement développées avec R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Formation - GitHub Copilot for Developers
Traduction automatique