5 курсов онлайн DevOps от школы Яндекс Практикум - сравните цену, продолжительность и дату начала обучения. Информация обновляется каждую неделю. Стоимость курсов от 3200 до 5066.6666666667 рублей.
отличная поддержка от наставника и куратора, интересная подача материала, очень круто, что есть командная работа
не всегда четко сформированное тз в домашке
"Менеджер проектов" от Яндекс Практикума
Огромное спасибо за этот курс! Программа построена очень грамотно: от основ до сложных кейсов, с акцентом на практику. Что особенно понравилось: Задания максимально приближены к реальным рабочим ситуациям, а работа с наставниками помогает сразу применять знания. Материал объясняется доступно, без воды, с хорошими примерами и интерактивами. Общение с сокурсниками и экспертами добавляет мотивации и помогает разобраться в сложных моментах. Можно совмещать с работой, а доступ к материалам остаётся и после окончания курса. После обучения чувствую себя увереннее в управлении проектами, понимаю процессы и инструменты. Курс дал не только знания, но и реальные навыки для старта в профессии. Однозначно рекомендую тем, кто хочет войти в IT или прокачаться в проектном менеджменте. Оценка: 5/5
курс Менеджер Проектов (я брал расширенный - с soft skills) содержит не только базовые знания, но и практику - работа над 2 проектами в команде очень хорошо помогает закрепить теорию
можно было бы подинамичнее, но это не всем подходит, а вот от реальных бизнес-кейсов, мне кажется, всем бы было только больше пользы
Полезные знания
Всё понравилось - полезные знания, чёткая структура, отличная работа кураторов, мне повезло попасть в замечательную команду, с которой мы работали над 2 кейсами. Можно было бы добавить динамики и кейсы из реальной бизнес-практики (как самого Яндекса, так и многочисленных партнёров). Ну и если бы ещё привлечь компании, которые давали бы свои бизнес кейсы для выпускников в качестве заданий для финального экзамена и одновременно тестового задания для отбора на вакантные позиции проджектов, это было бы совсем здорово!
структура, интересно, классная подача, поддержка
хотелось бы посложнее
Обучение понравилось, дают базу для освоения профессии
Обучалась на курсе "Продукт менеджер с нуля". Было интересно, красивая история в тренажере. Структурированная информация. Но мне хотелось бы курс немного сложнее, не хватало заданий-вызовов, над которыми надо прям потрудиться. Очень классная команда сопровождения, было приятно работать с ребятами).
Освоите принципы и инструменты DevOps, которые помогут выполнять более сложные задачи, перейти на новую роль и повысить свою стоимость как специалиста.
Как стать специалистом по DevOps. 1 модуль — бесплатно, чтобы вы познакомились с платформой и определились, подходит ли вам курс
Эффективное взаимодействие с командой и управление ей. Поймёте, как организовывать работу, общаться со своей командой и коллегами из других отделов.
Системы контроля версий и автоматизация сборки приложений. Организуете работу с ветками в Git, соберёте проект с помощью Maven.
Гибкие методологии и Continuous Integration. Интегрируете SonarQube в свой проект, добавите в пайплайн этапы анализа.
Сети и основы работы на серверах Linux. Попрактикуетесь в работе с сессиями и процессами, а также научитесь.
Continuous Delivery и Continuous Deployment. Спроектируете процесс поставки, добавите в пайплайн части с установкой.
Infrastructure as Code и cистемы управления конфигурацией. Научитесь управлять инфраструктурой и конфигурацией через Terraform.
DBOps: реляционные и нереляционные базы данных. Научитесь применять подход DBOps, подключите PostgreSQL и MongoDB к своему.
Docker-контейнерезация и хранение данных. Контейнеризируете приложение, научитесь его версионировать и публиковать.
Микросервисы, балансировка и кеширование. Интегрируете балансировщик нагрузки и масштабируете приложение.
Kubernetes. Деплой и обеспечение надёжности приложения. Поработаете с Minikube, подготовите манифесты Kubernetes для деплоя в кластер.
Логирование и мониторинг ошибок. Интегрируете мониторинг и алертинг, научитесь обрабатывать логи в своём.
Итоговый проект. Вам предстоит подготовить инфраструктуру и настроить конвейер деплоя: системы.
Карьерное развитие. Опытные HR подготовили материалы, которые помогут вам оформить привлекательное портфолио, написать сопроводительные письма и подготовиться к собеседованиям.
Деплой модели на FastAPI в Yandex Cloud. Научитесь деплоить ML‑модель в облаке, используя FastAPI
Введение в MLOps. Попрактикуетесь в решении кейсов на оценку зрелости проекта и выбор MLOps‑архитектуры
Dev‑практики для ML‑модели. Настроите локальное окружение с необходимыми инструментами для разработки на Python
Настройка окружения и знакомство с Yandex Cloud. Настроите облачное окружение с необходимыми инструментами в Yandex Cloud
Отслеживание экспериментов, управление ML‑моделями и их хранение. Настроите жизненный цикл ML‑модели в MLflow или ClearML на выбор в 3 сценариях
Качество и версионирование данных. Создадите модели для сырых источников и датасета с фичами на Pydantic. Выполните проверки в пайплайне ClearML, используя Great Expectations. Создадите версии датасета в ClearML
Оркестрация и ML‑пайплайны. Построите 3 продакшн‑пайплайна при помощи ClearML или Mage
Развёртывание ML-моделей. Задеплоите модель как REST‑API‑сервис, используя ClearML, или сделаете интерактивное приложение, используя ClearML Streamlit Launcher
Мониторинг и обратная связь. Добавите метрики качества модели в существующий дашборд и создадите аналогичный дашборд в Superset с источниками метрик в ClickHouse
CI/CD‑практики. Допишете пайплайн CI/CD для тестирования кода и обновления инфраструктуры в Yandex Cloud, используя Terraform
Итоговый проект. Реализуете полный MLOps-цикл для одного из 2 кейсов на выбор. Используете все пройденные методы и инструменты MLOps: обработку и качеcтво данных, версии модели в MLflow/ClearML, пайплайны обучения и переобучения, деплой модели в соответствующем сценарии, мониторинг метрик качества и CI/CD‑процесс, который связывает все этапы в единую систему.
Деплой модели на FastAPI в Yandex Cloud. Научитесь деплоить ML‑модель в облаке, используя FastAPI
Введение в MLOps. Попрактикуетесь в решении кейсов на оценку зрелости проекта и выбор MLOps‑архитектуры
Dev‑практики для ML‑модели. Настроите локальное окружение с необходимыми инструментами для разработки на Python
Настройка окружения и знакомство с Yandex Cloud. Настроите облачное окружение с необходимыми инструментами в Yandex Cloud
Отслеживание экспериментов, управление ML‑моделями и их хранение. Настроите жизненный цикл ML‑модели в MLflow или ClearML на выбор в 3 сценариях
Качество и версионирование данных. Создадите модели для сырых источников и датасета с фичами на Pydantic. Выполните проверки в пайплайне ClearML, используя Great Expectations. Создадите версии датасета в ClearML
Оркестрация и ML‑пайплайны. Построите 3 продакшн‑пайплайна при помощи ClearML или Mage
Развёртывание ML-моделей. Задеплоите модель как REST‑API‑сервис, используя ClearML, или сделаете интерактивное приложение, используя ClearML Streamlit Launcher
Мониторинг и обратная связь. Добавите метрики качества модели в существующий дашборд и создадите аналогичный дашборд в Superset с источниками метрик в ClickHouse
CI/CD‑практики. Допишете пайплайн CI/CD для тестирования кода и обновления инфраструктуры в Yandex Cloud, используя Terraform
Итоговый проект. Реализуете полный MLOps-цикл для одного из 2 кейсов на выбор. Используете все пройденные методы и инструменты MLOps: обработку и качеcтво данных, версии модели в MLflow/ClearML, пайплайны обучения и переобучения, деплой модели в соответствующем сценарии, мониторинг метрик качества и CI/CD‑процесс, который связывает все этапы в единую систему.
А Вы знали что у школы Яндекс Практикум самый дорогой
курс DevOps стоит
5066.6666666667 рублей.
Школа имеет 113 отзывов,
а средняя оценка пользователей — 4.5
