Pragmatic AI Labs

Spezialisierung „Mastering GitHub“

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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 Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

10 months to complete
unter 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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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: AI Security
  • Kategorie: Automation Engineering
  • Kategorie: CI/CD
  • Kategorie: Enterprise Architecture
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Object-Relational Mapping
  • Kategorie: Open Source Technology
  • Kategorie: Package and Software Management
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: Security Controls
  • Kategorie: Security Strategy

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

April 2026

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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: Git (Version Control System)
Kategorie: GitHub
Kategorie: Tool Calling
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Issue Tracking
Kategorie: Code Review
Kategorie: Software Documentation
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Version Control
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Open Source Technology
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Continuous Integration
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Model Context Protocol
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: GitHub Copilot
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Cloud Development
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Continuous Integration
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Development Environment
Kategorie: AI Enablement
Kategorie: DevOps
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Continuous Deployment
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Hugging Face
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Containerization
Kategorie: Microsoft Copilot
Kategorie: YAML
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: GitHub
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: Enterprise Application Management
Kategorie: Apache Maven
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Security Strategy
Kategorie: Identity and Access Management
Kategorie: Okta
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Automation
Kategorie: Security Assertion Markup Language (SAML)
Kategorie: User Provisioning
Kategorie: Role-Based Access Control (RBAC)
Kategorie: Authorization (Computing)
Kategorie: Azure Active Directory
Kategorie: Enterprise Security
Kategorie: Containerization
Kategorie: Git (Version Control System)
Kategorie: Single Sign-On (SSO)
Kategorie: Package and Software Management
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: Prompt Patterns
Kategorie: Software Development
Kategorie: LLM Application
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: GitHub Copilot
Kategorie: Prompt Engineering Tools
Kategorie: GitHub
Kategorie: Software Documentation
Kategorie: Context Management
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: Test Automation
Kategorie: Application Development
Kategorie: GitHub
Kategorie: Test Case
Kategorie: Test Script Development
Kategorie: API Testing
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: API Design
Kategorie: Software Testing
Kategorie: Business Logic
Kategorie: GitHub Copilot
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Restful API
Kategorie: Software Architecture
Kategorie: Requirements Analysis
Kategorie: Object-Relational Mapping
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Software Technical Review
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: Vulnerability Scanning
Kategorie: Verification And Validation
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: AI Security
Kategorie: Anthropic Claude
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: AI Enablement
Kategorie: Application Security
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Open Web Application Security Project (OWASP)
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Code Review
Kategorie: OpenAI API
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Secure Coding
Kategorie: GitHub Copilot
Kategorie: GitHub
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: GitHub
Kategorie: Security Controls
Kategorie: Identity and Access Management
Kategorie: Version Control
Kategorie: Authorization (Computing)
Kategorie: Collaborative Software
Kategorie: Security Engineering
Kategorie: Multi-Factor Authentication
Kategorie: Security Management
Kategorie: Systems Administration
Kategorie: Enterprise Application Management
Kategorie: Data Security
Kategorie: Authentications
Kategorie: Role-Based Access Control (RBAC)
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: Authentications
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Development Environment
Kategorie: API Design
Kategorie: LLM Application
Kategorie: GitHub
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Cloud Development
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: AI Enablement
Kategorie: Scalability
Kategorie: AI Integrations
Kategorie: Capacity Management
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: Rust (Programming Language)
Kategorie: AI Integrations
Kategorie: Test Automation
Kategorie: Terraform
Kategorie: Ansible
Kategorie: Containerization
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Test Tools
Kategorie: Other Programming Languages
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Style Guides
Kategorie: Test Script Development
Kategorie: Test Driven Development (TDD)
Kategorie: Unit Testing
Kategorie: GitHub
Kategorie: GitHub Copilot
Kategorie: Dependency Analysis

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Dozenten

Noah Gift
Pragmatic AI Labs
57 Kurse3.656 Lernende
Liam Parker
Pragmatic AI Labs
6 Kurse998 Lernende
Alfredo Deza
Pragmatic AI Labs
35 Kurse1.819 Lernende

von

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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