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 Security
  • Kategorie: Authentications
  • Kategorie: Automation Engineering
  • Kategorie: CI/CD
  • Kategorie: Enterprise Architecture
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Microsoft Copilot
  • 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: Model Context Protocol
  • Kategorie: Restful API

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

April 2026

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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Spezialisierung - 9 Kursreihen

GitHub: From Zero to Pull Request

GitHub: From Zero to Pull Request

KURS 1, 4 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

GitHub: Codespaces, Actions, and Ecosystem Tools

KURS 2, 3 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: Microsoft Copilot
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: GitHub
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: DevOps
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Software Development Tools
Kategorie: YAML
Kategorie: Cloud Development
Kategorie: Development Environment
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Hugging Face
Kategorie: Containerization
Kategorie: AI Enablement
GitHub Enterprise Administration

GitHub Enterprise Administration

KURS 3, 5 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: Git (Version Control System)
Kategorie: Single Sign-On (SSO)
Kategorie: Package and Software Management
Kategorie: Identity and Access Management
Kategorie: Azure Active Directory
Kategorie: Security Controls
Kategorie: User Provisioning
Kategorie: Automation
Kategorie: Apache Maven
Kategorie: Security Strategy
Kategorie: Okta
Kategorie: Authorization (Computing)
Kategorie: Enterprise Application Management
Kategorie: Security Assertion Markup Language (SAML)
Kategorie: GitHub
Kategorie: Role-Based Access Control (RBAC)
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Containerization
Kategorie: Enterprise Security
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
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: Program Development
Kategorie: Microsoft Visual Studio
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Prompt Patterns
Kategorie: API Design
Kategorie: GitHub
Kategorie: Prompt Engineering Tools
Kategorie: Technical Documentation
Kategorie: Software Documentation
Kategorie: Integrated Development Environments
Kategorie: Microsoft Copilot
Kategorie: Code Review
Kategorie: Context Management
Kategorie: Software Development
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: Test Case
Kategorie: GitHub
Kategorie: Object-Relational Mapping
Kategorie: Test Driven Development (TDD)
Kategorie: Software Testing
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Data Persistence
Kategorie: Test Automation
Kategorie: Software Technical Review
Kategorie: Requirements Analysis
Kategorie: Software Architecture
Kategorie: Software Development
Kategorie: Restful API
Kategorie: API Design
Kategorie: Code Review
Kategorie: Full-Stack Web Development
Kategorie: Application Development
Kategorie: Back-End Web Development
Kategorie: Business Logic
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: Anthropic Claude
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Generative AI
Kategorie: LLM Application
Kategorie: AI Security
Kategorie: Prompt Patterns
Kategorie: Vulnerability Scanning
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Secure Coding
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Microsoft Copilot
Kategorie: OpenAI API
Kategorie: Verification And Validation
Kategorie: GitHub
Kategorie: AI Enablement
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Open Web Application Security Project (OWASP)
Kategorie: Security Testing
Kategorie: Code Review
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: Application Security
Kategorie: Version Control
Kategorie: Identity and Access Management
Kategorie: Multi-Factor Authentication
Kategorie: Role-Based Access Control (RBAC)
Kategorie: Authentications
Kategorie: Systems Administration
Kategorie: Enterprise Security
Kategorie: Enterprise Application Management
Kategorie: Security Engineering
Kategorie: GitHub
Kategorie: User Accounts
Kategorie: Data Security
Kategorie: Authorization (Computing)
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: Scalability
Kategorie: Data Validation
Kategorie: API Design
Kategorie: LLM Application
Kategorie: GitHub
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Cloud Development
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Authentications
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: AI Enablement
Kategorie: Application Programming Interface (API)
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

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Dozenten

Noah Gift
Pragmatic AI Labs
17 Kurse1.277 Lernende
Liam Parker
Pragmatic AI Labs
3 Kurse379 Lernende
Alfredo Deza
Pragmatic AI Labs
11 Kurse449 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.“
Coursera Plus

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Häufig gestellte Fragen