GitHub Copilot para automatización y productividad en DevOps

GitHub Copilot es una herramienta de finalización de código impulsada por inteligencia artificial que ayuda a acelerar el desarrollo, mejorando la calidad y la productividad. Junto con las aplicaciones de inteligencia artificial en proyectos, infraestructuras y software, los gerentes pueden aprovechar la IA para optimizar la asignación de recursos, agilizar los flujos de trabajo y mejorar la toma de decisiones.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de nivel avanzado que desean profundizar su conocimiento sobre GitHub Copilot mientras exploran aplicaciones prácticas de IA en entornos corporativos, con ejemplos relevantes para proyectos a gran escala e industrias como la de petróleo y gas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar las funcionalidades avanzadas de Copilot en proyectos corporativos a gran escala.
• Integrar Copilot en flujos de trabajo multidisciplinarios para maximizar la eficiencia.
• Aprovechar herramientas de IA para optimizar la gestión de proyectos, la infraestructura y la adquisición de software.
• Implementar estrategias basadas en IA para mejorar la planificación, la estimación y la optimización del tiempo.
• Identificar aplicaciones prácticas de IA en escenarios específicos de la industria, como el de petróleo y gas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos y estudios de caso.
• Demostraciones en laboratorio en vivo de herramientas de IA y flujos de trabajo de Copilot.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo con instructores en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado desean personalizar GitHub Copilot para proyectos en equipo, utilizar sus funciones avanzadas e integrarlo sin problemas en los pipelines de CI/CD para mejorar la colaboración y la productividad.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Personalizar GitHub Copilot según las necesidades específicas del proyecto y los flujos de trabajo del equipo.
• Aprovechar las funciones avanzadas de Copilot para tareas complejas de codificación.
• Integrar GitHub Copilot en pipelines de CI/CD y entornos colaborativos.
• Optimizar la colaboración del equipo utilizando herramientas con inteligencia artificial.
• Gestionar y solucionar problemas relacionados con la configuración y los permisos de Copilot de manera efectiva.

Esta formación en vivo y guiada por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de observabilidad y SRE que desean integrar LLM e IA en sus flujos de trabajo de monitoreo, alertas y análisis de incidentes.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones TI) se utiliza cada vez más para predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el Análisis de Causa Raíz (RCA) con el fin de minimizar tiempos de inactividad y acelerar la resolución.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales TI de nivel avanzado que deseen implementar análisis predictivo, automatizar la remediación y diseñar flujos de trabajo inteligentes para RCA utilizando herramientas AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar modelos de ML para detectar patrones que conducen a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas de múltiples fuentes.
• Integrar procesos de alertamiento y remediación en plataformas existentes.
• Implementar y escalar flujos de trabajo AIOps inteligentes en entornos de producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas actividades prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctanos para coordinarlo.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y análisis para automatizar y mejorar las operaciones de TI, especialmente en áreas como el monitoreo, la detección de incidentes y la respuesta.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales de operaciones de TI con nivel intermedio que deseen implementar técnicas de AIOps para correlacionar métricas y registros, reducir el ruido de alertas y mejorar la observabilidad mediante automatización inteligente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y la arquitectura de las plataformas AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y trazas para identificar causas raíz.
• Reducir la fatiga de alertas mediante filtrado inteligente y supresión de ruido.
• Utilizar herramientas de código abierto o comerciales para monitorear y responder a incidentes automáticamente.

Formato del curso

• Clases interactivas con discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Una pipeline de AIOps construida íntegramente con herramientas open source permite a los equipos diseñar soluciones flexibles y rentables para la observabilidad, detección de anomalías y alertas inteligentes en entornos de producción.

Esta capacitación guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que desean construir e implementar una pipeline de AIOps completa utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos personalizados de Machine Learning (ML).

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar una arquitectura de AIOps utilizando únicamente componentes open source.
• Recopilar y normalizar datos provenientes de logs, métricas y trazas.
• Aplicar modelos de ML para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar alertas y remediacaciones utilizando herramientas open source.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Una gran cantidad de ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores, en Argentina (presencial u online) está dirigida a ingenieros SRE y DevOps que desean diseñar, construir e implementar de manera segura agentes de IA para operaciones autónomas de TI.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar el Modo Agente de GitHub Copilot para crear funciones de forma autónoma, ejecutar pruebas y gestionar tareas de codificación más complejas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán activar el Modo Agente, planificar e iterar dentro del ciclo del agente, ejecutar comandos de la terminal e implementar gobernanza empresarial.

GitHub Copilot

Las plataformas de AIOps empresariales como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen potentes capacidades para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad y flujos operativos existentes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura de AIOps unificada.
• Correlacionar métricas, registros y eventos entre sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por IA.
• Automatizar la detección, priorización y respuesta ante incidentes con flujos de trabajo integrados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarlo.

Esta formación presencial en vivo en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que desean aprender a utilizar las capacidades de GitHub Copilot de manera efectiva dentro de flujos de trabajo de desarrollo modernos.

Esta capacitación en vivo guiada por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio a avanzado que desean optimizar los flujos de trabajo del equipo, mejorar las prácticas de codificación colaborativa y gestionar eficazmente el uso de Copilot en entornos con múltiples desarrolladores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar GitHub Copilot para entornos de equipo.
• Utilizar Copilot para mejorar las prácticas de codificación colaborativa.
• Optimizar los flujos de trabajo del equipo mediante las funciones de Copilot.
• Gestionar la integración de Copilot en proyectos con múltiples desarrolladores.
• Mantener una calidad y estándares de código coherentes entre los equipos.
• Aprovechar las funciones avanzadas de Copilot para necesidades específicas del equipo.
• Combinar Copilot con otras herramientas de colaboración para mayor eficiencia.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático potencia estas herramientas con perspectivas predictivas e inteligentes para automatizar las decisiones operativas.

Este curso en vivo, impartido por un instructor (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de nivel intermedio en observabilidad que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps mediante el uso de Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar Prometheus y Grafana para garantizar la observabilidad entre sistemas y servicios.
• Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y la predicción.
• Construir reglas de alerta inteligentes basadas en perspectivas predictivas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir pipelines operativos robustos para aplicaciones potenciadas por LLMs a gran escala.

Esta capacitación en vivo con instrucción presencial en Argentina (en línea o en sitio) está dirigida a ingenieros de seguridad y ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones impulsadas por LLM.