Pragmatic AI Labs

Spécialisation "Mastering GitHub"

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Pragmatic AI Labs

Spécialisation "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

Instructeurs : Noah Gift

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Débutant

Expérience recommandée

10 mois à compléter
à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

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

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !

avril 2026

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Spécialisation - série de 9 cours

GitHub: From Zero to Pull Request

GitHub: From Zero to Pull Request

COURS 1, 2 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

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

GitHub: Codespaces, Actions, and Ecosystem Tools

COURS 2, 2 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

GitHub Enterprise Administration

COURS 3, 4 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

GitHub: Advanced Prompt Engineering for Code

COURS 4, 3 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Context Management
Catégorie : Agentic Workflows
Catégorie : GitHub Copilot
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Software Documentation
Catégorie : Context Engineering
Catégorie : Prompt Patterns
Catégorie : GitHub
Catégorie : Software Development
Catégorie : Prompt Engineering Tools
Catégorie : LLM Application
GitHub Production Applications

GitHub Production Applications

COURS 5, 3 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

GitHub: Governing AI-Generated Code

COURS 6, 4 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

GitHub: Security, Identity, and Access

COURS 7, 3 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

GitHub: Evaluating and Integrating AI Models

COURS 8, 5 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

GitHub: AI-Augmented Testing and Refactoring

COURS 9, 3 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

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35 Cours1 906 apprenants

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Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
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