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

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

April 2026

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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

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Dozenten

Noah Gift
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61 Kurse7.492 Lernende
Liam Parker
Pragmatic AI Labs
6 Kurse3.296 Lernende
Alfredo Deza
Pragmatic AI Labs
35 Kurse3.162 Lernende

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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