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試験コード:GitHub-Copilot

試験名称:GitHub CopilotCertification Exam

認証ベンダー:GitHub

最近更新時間:2026-07-27

問題と解答:全133問

購買オプション:"オンライン版"
価格:¥7500 

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GitHub-Copilot オンライン版

GitHub-Copilot Online Test Engine
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GitHub-Copilot ソフト版

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GitHub GitHub-Copilot 試験概要:

認定ベンダー:GitHub (Microsoft)
試験名:GitHub Copilot 認定試験
試験番号:GH-300
試験形式:選択式, シナリオベース, 監督付き試験 (Pearson VUE)
受験料:$99 USD
関連資格:GitHub Advanced Security 認定
合格点:公式には非公開(一般的には約700/1000と報告されています)
試験時間:100 minutes
対応言語:英語, スペイン語, ポルトガル語(ブラジル), 韓国語, 日本語
出題数:約60問の採点対象の質問 + 採点対象外の項目
認定の有効期間:24ヶ月
推奨トレーニング:GitHub Docs Copilot ガイド
GitHub Copilot ラーニングパス (Microsoft Learn)
受験申し込み:Microsoft Learn 認定資格
GitHub Copilot 認定公式ページ
サンプル問題:GitHub GitHub-Copilot サンプル問題
受験方法:オンライン監督付き試験または Pearson VUE テストセンター
前提条件:公式な前提条件はありません。GitHub の知識と基本的なプログラミング経験があることが推奨されます
公式シラバスのURL:https://learn.github.com/certification/COPILOT

GitHub GitHub-Copilot 認定試験の出題範囲:

トピック出題範囲
トピック 1
  • Prompt Engineering: This section of the exam measures skills of AI Engineers and Software Developers and covers the fundamentals of prompt engineering, including key principles, techniques, and best practices for generating high-quality outputs. It explains different prompting strategies such as zero-shot and few-shot prompting, how context influences AI-generated responses, and the role of structured prompts in guiding Copilot's behavior. It also discusses the prompt lifecycle and ways to enhance model performance through refined input instructions.
トピック 2
  • Developer Use Cases for AI: This section of the exam measures skills of Full-Stack Developers and Cloud Engineers and covers how AI enhances developer productivity across various tasks such as learning new programming languages, debugging, writing documentation, and refactoring code. It discusses how GitHub Copilot integrates with the Software Development Lifecycle (SDLC) and its role in modernizing legacy applications. It also highlights the use of AI for personalized responses, sample data generation, and improving overall efficiency in software development.
トピック 3
  • Responsible AI: This section of the exam measures the skills of AI Ethics Analysts and AI Developers and covers the principles of responsible AI usage, the risks associated with AI, and the limitations of generative AI tools. It includes the importance of validating AI-generated outputs and operating AI systems responsibly. It also explores potential harms such as bias, privacy concerns, and fairness issues, along with methods to mitigate these risks. The ethical considerations of AI development and deployment are also discussed.
トピック 4
  • How GitHub Copilot Works and Handles Data: This section of the exam measures the skills of Data Security Specialists and DevOps Engineers and covers how GitHub Copilot processes data, handles code suggestions and manages privacy concerns. It explains the data pipeline for Copilot’s suggestions, how it gathers context, and how prompts are processed through its AI model. The section also discusses the limitations of AI-generated code, the effects of historical data on suggestions, and the role of prompt crafting. Best practices for improving prompt effectiveness and optimizing AI-generated responses are included.

参照:https://examregistration.github.com/certification/COPILOT

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問題集の質問と解答を読むことを繰り返し、きちんと暗記して、合格できました。ありがとうございました。

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非常に読みやすく、ストレスなく勉強を続けられました
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