GitHub Copilot (GH-300T00)
Plan obuke
Module 1: GitHub Copilot Fundamentals Part 1 of 2
- Responsible AI with GitHub Copilot
- Introduction to GitHub Copilot
- Introduction to prompt engineering with GitHub Copilot
- Using advanced GitHub Copilot features
- GitHub Copilot Across Environments: IDE, Chat, and Command Line Techniques
- Management and customization considerations with GitHub Copilot
Module 2: GitHub Copilot Fundamentals Part 2 of 2
- Developer use cases for AI with GitHub Copilot
- Develop unit tests using GitHub Copilot tools
- Introduction to GitHub Copilot Business
- Introduction to GitHub Copilot Enterprise
- Using GitHub Copilot with JavaScript
- Using GitHub Copilot with Python
Preporučeno predznanje
- Osnovno iskustvo u razvoju – Pošto je GitHub Copilot generativni alat za veštačku inteligenciju za programere
- Poznavanje GitHub-a – Razumevanje kontrole verzija i GitHub radnih procesa
- Osnove razvoja softvera – Poznavanje praksi kodiranja i razvojnih okruženja
- Osnovno razumevanje koncepata veštačke inteligencije – Pošto kurs pokriva etičke i operativne rizike korišćenja veštačke inteligencije
Stručno usavršavanje i sertifikacija
Struktura ispita
- Šifra: GH-300
- Naziv: GitHub Copilot
- Trajanje: 100 minuta
- Format pitanja: višestruki izbor, više tačnih odgovora, pitanja zasnovana na scenarijima
- Minimalni broj poena za prolaz: 700 od 1000
- Cena: 99$
Teme ispita
- Odgovorna veštačka inteligencija
- GitHub Copilot planovi i funkcionalnosti
- Kako GitHub Copilot funkcioniše i kako obrađuje podatke
- Kreiranje promptova i prompt inženjering
- Slučajevi upotrebe AI za programere
- Testiranje uz GitHub Copilot
- Osnove privatnosti i izuzimanje konteksta
Vaš put obuke za Copilot
Eccentrix nudi nekoliko specijalizovanih Copilot obuka koje odgovaraju različitim potrebama u oblasti razvoja i kreiranja AI agenata. Evo kako se GH-300 pozicionira u odnosu na ostale dostupne kurseve i kako možete izgraditi svoj kompletan put obuke.
Koju Copilot obuku treba da izaberete?
| Kurs | Glavni fokus | Ciljna grupa | Trajanje |
|---|---|---|---|
|
MS-4014 |
Osnove AI agenata |
Programeri, arhitekte rešenja, kreatori AI agenata |
1 dan |
|
PL-7008 |
Agenti u Copilot Studio okruženju |
Programeri, kreatori AI agenata, specijalisti za automatizaciju |
1 dan |
|
MS-4019 |
Transformišite poslovne procese |
Programeri, poslovni analitičari |
1 dan |
|
GH-300 |
GitHub Copilot |
Programeri, softverski inženjeri, DevOps timovi |
1 dan |
GH-300 je idealan ako želite da:
- Ubrzate pisanje koda uz generativnu veštačku inteligenciju
- Povećate produktivnost programerskih i DevOps timova
- Integrišete GitHub Copilot u svoj razvojni tok rada
- Brže pišete, testirate i otklanjate greške u kodu
- Usvojite najbolje prakse za razvoj uz podršku AI
Komplementarna obuka za uspešan razvoj AI agenata
Izgradite temelje za izgradnju AI agenata i proširite Microsoft 365 Copilot (MS-4014)
Postavite ključne osnove AI agenata pre nego što ubrzate razvoj uz GitHub Copilot. Razumite arhitekturu AI agenata, osnovne koncepte i praktične slučajeve upotrebe. Preporučeni preduslov pre GH-300 kako biste razumeli principe AI agenata pre nego što počnete da koristite GitHub Copilot za njihov razvoj.
Kreirajte agente u programu Microsoft Copilot Studio (PL-7008)
Savladajte kreiranje konverzacionih agenata u Copilot Studio okruženju. Razvijajte personalizovana korisnička iskustva, integrišite konektore i dodatke i automatizujte složene tokove rada. Idealna dopuna GH-300 kursu koja kombinuje ubrzani razvoj koda i kreiranje sofisticiranih konverzacionih agenata.
Transformišite svoje svakodnevne poslovne procese pomoću agenata (MS-4019)
Primenićete veštine kreiranja agenata kako biste konkretno transformisali poslovne procese. Povežite agente sa podacima na nivou organizacije, automatizujte složene tokove rada i implementirajte rešenja koja donose merljiv ROI.
Preporučeni put razvoja AI agenata
- 📋 Faza 1 – Priprema – Preporučeno
MS-4014 (Izgradite temelje za izgradnju AI agenata i proširite Microsoft 365 Copilot) - ✅ Faza 2 – Aktivacija – Preporučeno
PL-7008 (Kreirajte agente u programu Microsoft Copilot Studio) + MS-4019 (Transformišite svoje svakodnevne poslovne procese pomoću agenata) - ➡️ Faza 3 – Optimizacija – Vi ste ovde
GH-300 (GitHub Copilot)
Spremni za naredni korak?
GitHub Copilot obuka (GH-300)
Obuka GitHub Copilot (GH-300) idealna je za sve koji žele da steknu sveobuhvatno razumevanje odgovorne upotrebe veštačke inteligencije u razvoju softvera. Kurs obrađuje primenu AI u kontekstu GitHub Copilot-a, generativnog AI alata namenjenog programerima. Obuhvata ključne koncepte, uključujući odgovornu veštačku inteligenciju, GitHub Copilot planove i funkcionalnosti, upravljanje podacima, prompt inženjering, kao i osnove privatnosti i izuzimanje konteksta. Obuka je osmišljena tako da korisnicima pruži neophodna znanja i veštine za efikasno korišćenje Copilot-a, uz istovremeno smanjenje potencijalnih etičkih i operativnih rizika povezanih sa upotrebom AI.
Ova obuka predstavlja ključan korak za sve koji žele da ovladaju generativnim AI alatima i izgrade karijeru u razvoju uz podršku veštačke inteligencije.
Zašto pohađati GitHub Copilot obuku?
Ova obuka je osmišljena da pruži jasan pregled GitHub Copilot-a i njegovog uticaja na savremeni razvoj softvera. Polaznici će naučiti kako GitHub Copilot povećava produktivnost programera, ubrzava proces kodiranja i omogućava efikasnije kreiranje koda, uz poštovanje etičkih i bezbednosnih standarda. Razumevanje principa odgovorne veštačke inteligencije je ključno u trenutnom kontekstu, gde kompanije ubrzano usvajaju generativne AI alate kako bi ostale konkurentne u razvoju softvera.
GitHub Copilot sertifikacija potvrđuje vašu sposobnost da efikasno koristite generativne AI alate, primenite najbolje prakse prompt inženjeringa i prepoznate bezbednosne i privatnosne aspekte u skladu sa potrebama razvojnih projekata.
Ključne veštine koje se uče na GitHub Copilot obuci
Razumevanje osnovnih koncepata odgovorne veštačke inteligencije i GitHub Copilot-a. Ovaj deo kursa objašnjava osnovne principe generativne AI, prednosti odgovornog usvajanja i kako podržava razvojne strategije kompanija.
Upoznavanje sa GitHub Copilot planovima i funkcionalnostima, uključujući različite dostupne opcije i njihove specifične mogućnosti. Naučićete kako ove funkcionalnosti omogućavaju efikasnu saradnju i povećavaju produktivnost u razvojnim timovima.
Istraživanje načina na koji GitHub Copilot funkcioniše i upravljanje podacima, uključujući zaštitu osetljivih informacija, bezbednosne politike i privatnost podataka. Ovaj modul naglašava kako GitHub Copilot obezbeđuje bezbednost informacija uz usklađenost sa industrijskim standardima.
Učenje tehnika kreiranja promptova i prompt inženjeringa. Polaznici će razumeti kako da optimizuju interakciju sa GitHub Copilot-om kako bi postigli najbolje rezultate u generisanju koda.
Identifikacija slučajeva upotrebe AI za programere, kao što su automatizacija kodiranja, generisanje testova i optimizacija razvojnog toka rada. Bićete u mogućnosti da savetujete timove o najboljim strategijama za integraciju AI u njihove procese.
Procena mogućnosti testiranja uz GitHub Copilot kako bi organizacije održale kvalitet koda, uz naglasak na operativnu efikasnost, pouzdanost i saradnju među programerima.
Kako GH-300 transformiše vašu produktivnost u razvoju
Veštine stečene kroz GH-300 donose merljive rezultate u različitim organizacionim kontekstima. Evo konkretnih primera primene.
Scenario 1: Ubrzavanje razvoja AI agenata uz GitHub Copilot
Vaš razvojni tim kreira prilagođene AI agente, ali je proces spor – pisanje koda, testiranje, otklanjanje grešaka i iteracije traju nedeljama za svakog agenta. Nakon GH-300, integrišete GitHub Copilot u razvojni tok rada, a programeri koriste AI predloge koda da brže pišu funkcije agenata, automatski generišu testove i otklanjaju greške uz AI podršku.
Rezultat: 50% kraće vreme razvoja AI agenata, bolji kvalitet koda zahvaljujući inteligentnim predlozima i mogućnost da se implementira 3 puta više AI agenata po kvartalu.
Scenario 2: Unapređenje kvaliteta koda i smanjenje broja grešaka
DevOps tim upravlja složenim pipeline-ovima i infrastrukturnim kodom, ali greške u produkciji izazivaju skupe prekide servisa i hitne ispravke. Uz GH-300, programeri koriste GitHub Copilot za generisanje robusnog infrastrukturnog koda, automatsko kreiranje unit i integration testova i identifikovanje bezbednosnih ranjivosti pre implementacije. AI predlaže najbolje prakse i proverene obrasce koda.
Uticaj: 60% manje grešaka u produkciji, vreme popravke skraćeno sa 48 sati na 2 sata i veće poverenje u implementaciju zahvaljujući boljoj pokrivenosti testovima.
Scenario 3: Ubrzano uvođenje novih programera
Razvojni tim ima izazov da brzo uvede nove programere – nedeljama se upoznaju sa kodnom bazom, konvencijama i obrascima koji se koriste. Nakon GH-300, novi programeri koriste GitHub Copilot koji razume postojeću kodnu bazu i predlaže kod usklađen sa vašim standardima. Copilot funkcioniše kao virtuelni mentor, objašnjavajući obrasce i najbolje prakse.
Prednosti: 70% kraće vreme tehničkog onboardinga, novi programeri postaju produktivni za 2 nedelje umesto za 6 i manje grešaka zbog nepoznavanja konvencija.
Scenario 4: Automatizacija ponavljajućih razvojnih zadataka
Tim troši vreme na ponavljajuće, manje kreativne zadatke – generisanje boilerplate koda, kreiranje modela podataka, pisanje validacija i dokumentovanje koda. Uz GH-300, GitHub Copilot automatski generiše ove elemente za nekoliko sekundi, oslobađajući programere da se fokusiraju na složeniju poslovnu logiku i inovacije.
Rezultati: 40% manje vremena utrošenog na ponavljajuće zadatke, 35% više vremena za razvoj inovativnih funkcionalnosti i veće zadovoljstvo programera kroz angažovaniji rad.
Scenario 5: Ubrzavanje migracije i modernizacije legacy koda
Organizacija održava stare sisteme napisane u zastarelim jezicima i mora da pređe na moderne tehnologije. Proces je spor i skup jer programeri moraju da razumeju legacy kod, prepišu ga u novu tehnologiju i testiraju svaku migraciju. Nakon GH-300, GitHub Copilot pomaže u analizi legacy koda, predlaže automatske prevode u moderne tehnologije, generiše ekvivalentan kod u novim jezicima i kreira testove za validaciju migracija.
Uticaj: 55% kraće vreme migracije, 40% niži troškovi modernizacije i smanjeni rizici migracije kroz AI podršku u generisanju koda i automatizovanom testiranju.
Obuka koju vodi instruktor za dubinsko razumevanje
Obuku GitHub Copilot (GH-300) drže iskusni instruktori specijalizovani za razvoj softvera i veštačku inteligenciju, koji pružaju jasna objašnjenja, konkretne primere i praktične vežbe. Interaktivne sesije omogućavaju polaznicima da postavljaju pitanja, rešavaju realne razvojne probleme i savladaju osnove generativnih AI alata.
Ovakav pedagoški pristup obezbeđuje da polaznici steknu dubinsko razumevanje obrađenih koncepata i budu dobro pripremljeni za uspeh na GitHub Copilot sertifikaciji.
Ciljna grupa
Ova obuka je idealna za:
- Programere koji žele da razumeju osnovne principe GitHub Copilot-a i njegov uticaj na razvojna okruženja
- Osobe koje razmatraju karijeru u razvoju uz podršku AI ili administraciji generativnih AI alata
- Menadžere i tehničke lidere koji žele da bolje procene koristi i rizike AI alata za svoj razvojni tim
- DevOps profesionalce koji žele da steknu čvrstu osnovu u generativnim AI alatima i najboljim bezbednosnim praksama
Zaključak
Obuka GitHub Copilot (GH-300) pomoći će vam da izgradite čvrstu osnovu za odgovornu upotrebu generativne veštačke inteligencije i naučite kako GitHub Copilot može da transformiše razvojna okruženja. Prijavite se već danas i započnite svoj put u razvoju uz podršku AI.
Strategije za uspeh na GH-300 ispitu
Uspešno polaganje GH-300 sertifikacije zahteva više od tehničkog znanja – strateška priprema, efikasno upravljanje vremenom i optimalna mentalna spremnost jednako su ključni za uspeh.
GH-300 statistika ispita i stope uspešnosti
- Prosečna prolaznost: 60–65% pri prvom pokušaju (prosek za Microsoft Specialty nivo)
- Najčešći opseg rezultata: 720–780 za kandidate koji polože ispit
- Prosečno vreme učenja: 8–10 nedelja za iskusne profesionalce u oblasti virtuelizacije
- Stopa ponovnog polaganja: 30–35% kandidata polaže ispit drugi put
- Najčešće oblasti neuspeha: prompt inženjering i optimizacija (37%), implementacija odgovorne AI (33%), konfiguracije privatnosti i bezbednosti (30%)
Poređenje metoda učenja
| Pristup učenju | Trajanje | Prolaznost | Najbolje za |
|---|---|---|---|
|
Samo praktičan rad |
4–5 nedelja |
45-55% |
Iskusni Copilot korisnici |
|
Dokumentacija + praktičan rad |
6-7 nedelja |
70-75% |
Metodični polaznici |
|
Obuka + laboratorije + praktičan rad |
6-8 nedelja |
85-90% |
Sveobuhvatna priprema |
|
Samo probni testovi |
2-3 nedelje |
35-45% |
Nije preporučljivo |
Strateški pristup učenju
- Kreirajte plan učenja za 6–8 nedelja – Specialty sertifikacije zahtevaju intenzivniju pripremu nego fundamentals nivo
- Pratite pravilo 70-20-10 – 70% praktičan rad sa GitHub Copilot-om u različitim IDE okruženjima, 20% čitanje dokumentacije, 10% probni testovi
- Fokusirajte se na učenje kroz scenarije – GH-300 naglašava razvoj uz podršku AI u realnim situacijama, a ne učenje napamet
- Učite u fokusiranim blokovima od 90 minuta sa pauzama od 15 minuta kako biste maksimalno zadržali gradivo
Uobičajene greške na ispitu koje treba izbegavati
- Nemojte mešati GitHub Copilot planove i funkcionalnosti – razumite razlike između Individual, Business i Enterprise planova
- Prompt inženjering i osnovno pisanje promptova – poznajte napredne tehnike za optimizaciju AI predloga koda
- Primena principa odgovorne AI – razumite kako da implementirate etičke AI prakse u razvojne tokove rada
- Konfiguracije privatnosti i bezbednosti – razlikujte različita podešavanja zaštite podataka i izuzimanja konteksta
- Strategije prihvatanja predloga koda – znajte kada da prihvatite, izmenite ili odbacite Copilot predloge
- Integracija u razvojne tokove rada – razumite kako se Copilot uklapa u CI/CD pipeline-ove i procese code review-a
Raspodela težine po temama
| Oblast ispita | Težina | Fokus oblasti | Prioritet |
|---|---|---|---|
|
Uvod u Copilot |
10-15% |
Osnove AI, pregled Copilot-a, odgovorna AI |
Srednji |
|
Osnove Copilot-a |
20-25% |
Funkcionalnosti, planovi, podešavanje, konfiguracija |
Visok |
|
Prakse odgovorne AI |
15-20% |
Etika, ublažavanje pristrasnosti, transparentnost |
Visok |
|
Prompt inženjering |
25-30% |
Tehnike optimizacije, upravljanje kontekstom |
Ključno |
|
Upravljanje Copilot-om u organizacijama |
15-20% |
Funkcionalnosti na nivou organizacije, politike, upravljanje |
Visok |
|
Privatnost i bezbednost |
10-15% |
Zaštita podataka, izuzimanje konteksta, usklađenost |
Srednji |
Upravljanje vremenom na dan ispita
- Odvojite u proseku 90 sekundi po pitanju – to vam ostavlja dodatno vreme za složene scenarije
- Prvo pročitajte studije slučaja u celosti pre nego što krenete na povezana pitanja
- Označite pitanja u koja niste sigurni i vratite im se kasnije – nemojte se zadržavati na teškim stavkama
- Ostavite 15 minuta na kraju za pregled označenih pitanja i proveru odgovora
Upravljanje stresom i performansama na ispitu
- Spavajte 7–8 sati kvalitetno noć pre ispita – izbegavajte učenje u poslednjem trenutku
- Dođite 30 minuta ranije kako biste se smirili i završili proceduru prijave bez žurbe
- Koristite tehnike dubokog disanja ako se tokom ispita osetite preopterećeno
- Verujte svojoj pripremi – vaš prvi instinkt je obično tačan kod pitanja zasnovanih na scenarijima
Tehnički saveti za pripremu
- Vežbajte rad sa GitHub Copilot-om u više IDE okruženja – znajte kako Copilot funkcioniše u VS Code-u, Visual Studio-u i drugim podržanim okruženjima
- Savladajte tehnike prompt inženjeringa – razumite kako da kreirate efikasne promptove za različite scenarije kodiranja
- Razumite funkcionalnosti upravljanja na nivou organizacije – znajte kako da konfigurišete politike, upravljate licencama i pratite korišćenje
- Pregledajte implementaciju odgovorne AI – razumite kako da ublažite pristrasnost i obezbedite etičku upotrebu AI
Priprema u poslednjoj nedelji
- Uradite 2–3 probna testa kako biste identifikovali nedostatke u znanju i stekli samopouzdanje
- Još jednom pregledajte zvanične ispitne ciljeve GitHub-a
- Izbegavajte učenje novih koncepata – fokusirajte se na utvrđivanje onoga što već znate
- Pripremite logistiku za dan ispita – put do test centra, potrebna identifikacija, vreme dolaska
Strategije za mentalnu pripremu
- Vizualizujte uspešne scenarije – zamislite sebe kako sa sigurnošću odgovarate na pitanja
- Podsetite se svog praktičnog iskustva – verovatno ste već koristili alate za razvoj uz podršku AI
- Ostanite pozitivni kod teških pitanja – svaki kandidat nailazi na izazovne situacije
- Zapamtite da je za prolaz dovoljno 700 od 1000 poena – nije potrebna perfekcija, već solidna kompetentnost
Kako zakazati GH-300 ispit
- Zvanični provajder testiranja: Pearson VUE je ovlašćeni partner GitHub-a za GH-300 ispit
- Proces zakazivanja: Kreirajte Pearson VUE nalog, pretražite “GH-300”, izaberite željeni test centar i datum
- Cena ispita: 99 $ (cena može varirati u zavisnosti od regiona i valute) – nije uključena u cenu obuke
- Vreme zakazivanja: Rezervišite termin najmanje 2–3 nedelje unapred za bolji izbor termina
- Politika promene termina: Besplatno premeštanje termina do 24 sata pre zakazanog ispita
- Potrebna identifikacija: Lični dokument sa fotografijom izdat od strane države (pasoš, vozačka dozvola) koji tačno odgovara imenu sa registracije
Najčešća postavljana pitanja o GitHub Copilot obuci (FAQ)
Naučićete osnovne koncepte odgovorne veštačke inteligencije, GitHub Copilot funkcionalnosti, tehnike prompt inženjeringa, slučajeve upotrebe AI u razvoju, kao i najbolje prakse za privatnost i bezbednost.
Da, iako se preporučuje osnovno razvojno znanje, obuka obuhvata fundamentalne koncepte i postepeno vodi polaznike ka naprednoj upotrebi GitHub Copilot-a.
Obuka obuhvata osnove privatnosti, izuzimanje konteksta, upravljanje osetljivim podacima i najbolje prakse za bezbedno korišćenje GitHub Copilot-a u poslovnim okruženjima.
Apsolutno, ova obuka pokriva sve oblasti GitHub Copilot sertifikacije i priprema polaznike za uspeh na sertifikacionom ispitu.
Da, tehnički menadžeri, DevOps lideri i IT profesionalci mogu imati koristi od ove obuke kako bi razumeli uticaj GitHub Copilot-a i važne aspekte njegove primene u organizaciji.
GitHub Copilot podržava brojne programske jezike. Obuka obuhvata najbolje prakse za rad sa najpopularnijim jezicima i kako da optimizujete promptove za različite razvojne kontekste.