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 al mismo tiempo la calidad y la productividad. Al combinarla con aplicaciones de inteligencia artificial en proyectos, infraestructura y software, los gerentes pueden aprovechar esta tecnología 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 deseen profundizar sus conocimientos sobre GitHub Copilot, al mismo tiempo que exploran aplicaciones prácticas de IA en entornos corporativos, con ejemplos relevantes para proyectos de gran escala y sectores como el del petróleo y el gas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar funcionalidades avanzadas de Copilot en grandes proyectos corporativos.
• Integrar Copilot en flujos de trabajo multidisciplinarios para maximizar la eficiencia.
• Utilizar 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 de costos/tiempos y la optimización del tiempo.
• Reconocer aplicaciones prácticas de IA en escenarios específicos del sector, como el petróleo y el gas.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado que deseen personalizar GitHub Copilot para proyectos de equipo, utilizar sus funciones avanzadas e integrarlo sin problemas en pipelines 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 CI/CD y entornos colaborativos.
• Optimizar la colaboración del equipo mediante herramientas impulsadas por inteligencia artificial.
• Administrar y resolver problemas de configuración y permisos de Copilot de manera eficaz.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visibilidad y SRE que desean integrar LLM e IA en sus flujos de trabajo de monitorización, alertas y análisis de incidentes.

El AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) se está utilizando cada vez más para predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de la causa raíz (RCA) con el fin de minimizar el tiempo de inactividad y acelerar la resolución.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados de TI que desean implementar análisis predictivo, automatizar la remediación y diseñar flujos de trabajo inteligentes para RCA utilizando herramientas de AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático (ML) para detectar patrones que llevan a fallas del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas multi fuente.
• Integrar procesos de alertas y remediación en plataformas existentes.
• Implementar y escalar pipelines inteligentes de AIOps en entornos de producción.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

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

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de operaciones de TI de nivel intermedio que desean 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

• Clase interactiva y discusión.
• 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, contáctenos para coordinarlo.

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

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar una arquitectura de AIOps utilizando exclusivamente componentes de código abierto.
• Recolectar y normalizar datos provenientes de registros (logs), métricas y rastros (traces).
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar las alertas y las acciones de remediación mediante herramientas de código abierto.

Formato del curso

• Clase interactiva y sesiones de discusión.
• Numerosos ejercicios y actividades prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros SRE y DevOps que deseen diseñar, construir e implementar de forma segura agentes de IA para operaciones autónomas de TI.

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

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

GitHub Copilot

Las plataformas de AIOps empresariales como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades potentes 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 empresarial de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad existente y en sus flujos de trabajo operativos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura de AIOps unificada.
• Correlacionar métricas, registros y eventos a través de sistemas distribuidos utilizando análisis impulsados por inteligencia artificial.
• Automatizar la detección de incidentes, su priorización y la respuesta con flujos de trabajo nativos y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio de resolución) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que desean aprender cómo utilizar eficazmente las capacidades de GitHub Copilot dentro de los flujos de trabajo de desarrollo modernos.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar GitHub Copilot para entornos de equipo.
• Utilizar Copilot para mejorar las prácticas de programación 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 unos estándares de código coherentes entre los equipos.
• Aprovechar las funciones avanzadas de Copilot para necesidades específicas del equipo.
• Combinar Copilot con otras herramientas colaborativas para aumentar la eficiencia.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) potencia estas herramientas con insights predictivos e inteligentes para automatizar las decisiones operativas.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo mediante la integración de prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad a través de 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 (forecasting).
• Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir canales operativos robustos para aplicaciones impulsadas por LLM a gran escala.

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de seguridad y ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones impulsadas por LLM.