Devops быстрый старт

На курсе вы научитесь:

Как проходит обучение:

1. Изучение темы. Изучаете тему с помощью видеоуроков, которые доступны на обучающей платформе.
2. Выполнение ДЗ. Выполняете домашнее задание в том темпе, в котором Вам удобно это сделать.
3. Наставничество. Общаетесь с наставником, закрепляете знания и исправляете ошибки
4. Защита проекта. Защищаете проект и дополняете им свое портфолио

Цифровой сертификат. Мы проводим обучение на основании государственной образовательной лицензии №Л035-01271-78/00176826. Наши выпускники получают электронный сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве.

Пример сертификата за блок


Пример сертификата за курс


Пример диплома

Программа курс

Блок 1: Основы DevOps

• Введение в DevOps

Блок 2: Основы Linux и работа с Bash

• Linux: введение и основные концепты ОС.
• Bash. Базовый инструмент скриптов в Linux
• Блок 3: CI/CD системы
• Занятия:
• Жизненный цикл ПО, CI/CD

Блок 4: Системы контроля версий Git и Gitlab

• Git, основные понятия. Знакомство с GitLab
• Введение в GitLab CI
• GitLab CI. Внутренние переменные, Артефакты, Правила

Блок 5: Работа с Docker

• Контейнеризация. Знакомство с Docker.
• Упаковка приложений в Docker
• Docker-Compose. Сервисы и взаимодействия

Блок 6: Управление конфигурациями, Ansible

• Ansible. Основные концепции и команды
• Ansible. Роли и переменные
• Ansible. Разработка ролей

Блок 7: Основы SQL для DevOps

• Введение в блок SQL
• Извлечение и фильтрация данных (часть 1)
• Извлечение и фильтрация данных (часть 2)
• Преобразование и сортировка данных (часть 1)
• Преобразование и сортировка данных (часть 2)

Блок 8: SQL и базы данных

• Группировка данных
• Введение в базы данных
• Объединение таблиц
• Подзапросы
• Обновление, добавление и удаление данных
• Создание, изменение и удаление таблиц
• Advanced
• Итоговый проект LEGO
• Обзор основных программ

Блок 9: Python для DevOps

• Введение в Python
• Типы данных, функции, классы, ошибки
• Строки, условия, циклы
• Python для Devops

Блок 10: Advanced: MLOps — DevOps в мире Machine Learning

• Методологии анализа больших данных и организации команды. CRISP-DM
• Культура сбора и источники данных
• Улучшение качества работы с данными

Блок 11: Advanced: облачные сервисы и Hadoop

• Основы работы в Hadoop и MapReduce
• Основы архитектуры хранения и обработки больших данных
• Виды обработки и масштабирования

Дипломная работа и помощь с трудоустройством

• Работа над дипломным проектом для портфолио
• Подготовка резюме
• Подготовка к собеседованию
• Финальная защита и консультации

Сообщество