Pragmatic AI Labs

Spezialisierung „Mastering GitHub“

Pragmatic AI Labs

Spezialisierung „Mastering GitHub“

Master GitHub from Git basics to AI agents.

Build production skills across Git, security, Actions, Codespaces, AI models, and agent workflows

Noah Gift
Liam Parker
Alfredo Deza

Dozenten: Noah Gift

Bei Coursera PlusMehr erfahren enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 6 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

10 months to complete
unter 5 Stunden pro Woche
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 6 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

10 months to complete
unter 5 Stunden pro Woche

Was Sie lernen werden

  • Manage and configure GitHub at an enterprise-scale, enabling productivity, security, and fine-grained permissions

  • Automate CI/CD pipelines with GitHub Actions workflows, self-hosted runners, and publish packages through GitHub Packages registries

  • Configure enterprise identity management with SAML SSO, Enterprise Managed Users, and two-factor authentication enforcement across organizations

  • Build cloud development environments with GitHub Codespaces including GPU instances, dev containers, and Copilot integration

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: AI Integrations
  • Kategorie: Open Source Technology
  • Kategorie: AI Security
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: Security Strategy
  • Kategorie: CI/CD
  • Kategorie: Automation Engineering
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Enterprise Architecture
  • Kategorie: Object-Relational Mapping
  • Kategorie: Security Controls
  • Kategorie: Package and Software Management
  • Kategorie: Machine Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: GitHub Copilot
  • Kategorie: Model Context Protocol
  • Kategorie: Git (Version Control System)
  • Kategorie: Restful API
  • Kategorie: Agentic Workflows
  • Kategorie: GitHub

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

April 2026

Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Pragmatic AI Labs.

Spezialisierung - 9 Kursreihen

GitHub: From Zero to Pull Request

GitHub: From Zero to Pull Request

KURS 1, 2 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: GitHub
Kategorie: Git (Version Control System)
Kategorie: Issue Tracking
Kategorie: Model Context Protocol
Kategorie: Version Control
Kategorie: Code Review
Kategorie: Software Documentation
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Open Source Technology
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Tool Calling
Kategorie: Continuous Integration
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Generative AI Agents
GitHub: Codespaces, Actions, and Ecosystem Tools

GitHub: Codespaces, Actions, and Ecosystem Tools

KURS 2, 2 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Launch and configure GitHub Codespaces with dev containers, including GPU-enabled instances for AI workloads like Whisper transcription

  • Use GitHub Copilot and Copilot Labs for AI-assisted code generation, code translation, and conversational development with Copilot Chat

  • Build GitHub Actions CI/CD workflows using YAML configuration files to automate testing and deployment on containers

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: CI/CD
Kategorie: GitHub Copilot
Kategorie: Cloud Development
Kategorie: DevOps
Kategorie: Containerization
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Continuous Deployment
Kategorie: YAML
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Continuous Integration
Kategorie: Microsoft Copilot
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Python Programming
Kategorie: AI Enablement
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: GitHub
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Hugging Face
GitHub Enterprise Administration

GitHub Enterprise Administration

KURS 3, 4 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Configure enterprise identity management with SAML SSO, Enterprise Managed Users, two-factor authentication, and the principle of least privilege

  • Manage repository security using the security tab, dependency graphs, Dependabot alerts, and hierarchical feature controls

  • Automate enterprise workflows with GitHub Actions API, self-hosted runners, and GitHub Packages registries

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Continuous Integration
Kategorie: GitHub
Kategorie: Package and Software Management
Kategorie: Security Assertion Markup Language (SAML)
Kategorie: Containerization
Kategorie: Security Strategy
Kategorie: User Provisioning
Kategorie: Authorization (Computing)
Kategorie: Automation
Kategorie: Single Sign-On (SSO)
Kategorie: Identity and Access Management
Kategorie: Apache Maven
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Azure Active Directory
Kategorie: Enterprise Application Management
Kategorie: Okta
Kategorie: Role-Based Access Control (RBAC)
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Git (Version Control System)
Kategorie: Enterprise Security
GitHub: Advanced Prompt Engineering for Code

GitHub: Advanced Prompt Engineering for Code

KURS 4, 3 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Structure multi-turn GitHub Copilot conversations that build context incrementally and produce more accurate code than single-shot prompts

  • Apply iterative refinement techniques like scope narrowing, error correction, and follow-up prompting to transform code into production-ready output

  • Leverage cross-file context, open editor tabs, and specification-driven generation to work effectively across large and unfamiliar codebases

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Context Engineering
Kategorie: Context Management
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: GitHub Copilot
Kategorie: Prompt Patterns
Kategorie: GitHub
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Software Documentation
Kategorie: Prompt Engineering Tools
Kategorie: Software Development
Kategorie: AI Workflows
GitHub Production Applications

GitHub Production Applications

KURS 5, 3 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Implement a multi-layer production application (API, business logic, data layer) using GitHub Copilot for AI-assisted development

  • Build comprehensive test suites with unit, integration, and end-to-end testing strategies using Makefile-driven quality pipelines

  • Evaluate AI-generated code against industry best practices through structured review and reflection workflows

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Development Testing
Kategorie: Code Review
Kategorie: Software Architecture
Kategorie: Software Technical Review
Kategorie: Business Logic
Kategorie: Test Case
Kategorie: Object-Relational Mapping
Kategorie: Application Development
Kategorie: Test Automation
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: GitHub Copilot
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Software Development Tools
Kategorie: Requirements Analysis
Kategorie: GitHub
Kategorie: API Design
Kategorie: Database Application
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Software Testing
Kategorie: Restful API
GitHub: Governing AI-Generated Code

GitHub: Governing AI-Generated Code

KURS 6, 4 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Apply techniques including static analysis and security scanning to audit AI-generated code for vulnerabilities, flaws, and hallucinations

  • Create custom Copilot configurations using instructions to enforce team coding standards and project-specific conventions across all generated code

  • Evaluate LLM capabilities, performance benchmarks, and cost-benefit trade-offs to select the right model for specific development tasks

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Security Testing
Kategorie: LLM Application
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: GitHub Copilot
Kategorie: OpenAI API
Kategorie: Open Web Application Security Project (OWASP)
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: AI Enablement
Kategorie: GitHub
Kategorie: Verification And Validation
Kategorie: AI Security
Kategorie: Code Review
Kategorie: Application Security
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Anthropic Claude
Kategorie: Secure Coding
Kategorie: Vulnerability Scanning
GitHub: Security, Identity, and Access

GitHub: Security, Identity, and Access

KURS 7, 3 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Configure two-factor authentication, permissions, and visibility settings securing accounts and repositories following least-privilege principles

  • Set up enterprise managed users with identity providers and SCIM provisioning for centralized organizational identity control

  • Use the Security tab, Dependabot, repository insights, and team-based roles to monitor and govern GitHub organizations at enterprise scale

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Identity and Access Management
Kategorie: Security Controls
Kategorie: GitHub
Kategorie: Data Security
Kategorie: Multi-Factor Authentication
Kategorie: Enterprise Application Management
Kategorie: Systems Administration
Kategorie: Collaborative Software
Kategorie: Security Engineering
Kategorie: Authentications
Kategorie: Authorization (Computing)
Kategorie: Role-Based Access Control (RBAC)
Kategorie: Security Management
Kategorie: Version Control
GitHub: Evaluating and Integrating AI Models

GitHub: Evaluating and Integrating AI Models

KURS 8, 5 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Navigate the GitHub Models marketplace to evaluate and select AI models based on provider capabilities, rate limits, and responsible AI features

  • Configure GitHub Codespaces development environments and manage scaling from the free tier to Azure AI pay-as-you-go for production workloads

  • Build, test, and validate HTTP API endpoints using FastAPI that integrate AI models from GitHub Models within Codespaces

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Cloud Development
Kategorie: Cloud Deployment
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Authentications
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: AI Enablement
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Development Environment
Kategorie: AI Integrations
Kategorie: GitHub
Kategorie: Scalability
Kategorie: LLM Application
Kategorie: API Design
GitHub: AI-Augmented Testing and Refactoring

GitHub: AI-Augmented Testing and Refactoring

KURS 9, 3 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Apply AI-assisted test-driven development to generate tests, mock dependencies, and evaluate test coverage using GitHub Copilot and PyTest

  • Analyze cross-file dependencies and execute system-wide code cleanup by leveraging @workspace references and style enforcement with GitHub Copilot

  • Create infrastructure-as-code configurations including Ansible playbooks, Dockerfiles, and Terraform modules using AI-assisted generation workflows

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Software Testing
Kategorie: Infrastructure as Code (IaC)
Kategorie: Maintainability
Kategorie: Ansible
Kategorie: GitHub Copilot
Kategorie: Style Guides
Kategorie: Test Driven Development (TDD)
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Dependency Analysis
Kategorie: Rust (Programming Language)
Kategorie: Test Automation
Kategorie: Terraform
Kategorie: Containerization
Kategorie: AI Integrations
Kategorie: Unit Testing
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Code Coverage
Kategorie: Test Tools
Kategorie: GitHub
Kategorie: Test Script Development

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozenten

Noah Gift
Pragmatic AI Labs
61 Kurse11.689 Lernende
Liam Parker
Pragmatic AI Labs
6 Kurse5.405 Lernende
Alfredo Deza
Pragmatic AI Labs
35 Kurse4.843 Lernende

von

Pragmatic AI Labs

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen