6 курсов онлайн DevOps от школы Яндекс Практикум - сравните цену, продолжительность и дату начала обучения. Информация обновляется каждую неделю. Стоимость курсов от 515000 до 800000 ₸.
структурированная подача материала, опытные наставники, команда сопровождения
не увидела
Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора
Проходила обучение "Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора". Это был невероятный опыт, который превзошел все мои ожидания. Материал в тренажере подавался структурировано и доступно, преподаватели в чате отвечали быстро и качественно на все вопросы, а благодаря вебинарам даже самые сложные темы становились понятными. Конструктивная критика ревьюеров и их советы помогли довести проектные и дипломную работы до совершенства. Отдельное спасибо команде сопровождения и кураторам. Они всегда были на связи, оперативно отвечали на все вопросы и помогали решать любые возникающие проблемы. Их поддержка чувствовалась на протяжении всего обучения. Было ощущение, что ты не один, что у тебя есть надежная команда, которая всегда готова прийти на помощь.
местами сложно и исходя из данных учебника бывает сложно сделать задания, особенно с финансами и AB- тестами
Мне достаточно понравилось
Я прошла курс Продуктовый маркетолог, он длился 5 месяцев. Всегда в сопровождении были кураторы и наставники, под присмотром. Мне показалось, что по нагрузке курс не равномерно распределен. Очень помогали воркшопы, где мы более глубоко по теме разбирали задачи и общее представление складывалось о сфере лучше. Я переходила из смежной сферы, из экономики, но все равно иногда было сложно с терминами, метриками, что нормально. Если вы переходите из совсем другой сферы придется точно дополнительно учиться и где-то черпать знания. После курса я пошла в карьерный и трек и сейчас занимаюсь пет-проектом. Классно, что есть такая возможность. Я еще бы взяла курсы практикума. Для меня это очень классный опыт, я рада, что решилась на курс и прошла его с такими помощниками!)
структурированная подача, много практики, поддержка кураторов, крутое комьюнити, проекты, похожие на реальные
интенсивный ритм, занудные опросы в курсах, редко но встречаются баги в тренажёре
Крутой старт для Python-разработчика
Недавно закончил курс "Python-разработчик" в Яндекс Практикуме, и, честно говоря, я в восторге! До этого я пробовал учиться сам видео на YouTube и ChatGPT, но быстро терял мотивацию из-за отсутствия структуры и обратной связи. Практикум стал для меня настоящей находкой. Мне понравилось, чурс выстроен очень логично - от простых основ до реальных проектов, которые можно смело положить в портфолио. Теория подается в удобном формате: короткие тексты, примеры кода и тренажеры, где можно сразу попрактиковаться. Особенно круто, что задания максимально приближены к реальным задачам разработчика - например, задеплоить проект на Django на сервер. Мой куратор всегда был на связи, отвечал на вопросы в Пачке быстро и по делу. Если что-то не получалось, наставники помогали разобраться, а не просто кидали готовое решение. Курс дал мне не только навыки программирования на python / Django, но и уверенность, что я могу работать в IT. Если вы хотите тут учиться, то обязательно закладывайте свободное время на это. И если же вы готовы вкладываться в учёбу и не боитесь дедлайнов, этот курс - отличный старт. Рекомендую!
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.
Онлайн-курс «Эксплуатация и разработка в Kubernetes» от сервиса Яндекс Практикум. За 3 месяца обучения освоите и научитесь применять на практике технологии оркестрации контейнеров. Курс предназначен для опытных специалистов.
Контейнеризация и основы Kubernetes. Познакомитесь с основными концепциями облачно-ориентированной разработки, контейнеризации. Узнаете, что из себя представляет Kubernetes как платформа для управления контейнеризированными приложениями. Поймёте базовые абстракции K8s.
Проектирование, создание приложений и управление ими в Kubernetes. Научитесь проектировать, создавать приложения и управлять рабочими нагрузками в Kubernetes, выбирать подходящие ресурсы и грамотно их использовать.
Механизмы обнаружения сервисов и сеть в Kubernetes, архитектура K8s. Углубитесь в изучение сетевых технологий Kubernetes и механизмов обнаружения сервисов, сосредоточившись на их внутренней и внешней коммуникации и доступности. Поймёте устройство архитектуры Kubernetes и её ключевых компонентов. Разберётесь, как эти компоненты работают вместе, чтобы эффективно управлять приложениями.
Управление жизненным циклом, структурные паттерны и декларативное развёртывание в Kubernetes. Сможете управлять жизненным циклом приложений в Kubernetes при помощи структурных паттернов и декларативных методов развёртывания, чтобы обеспечить надёжность, масштабируемость и упрощённое управление конфигурациями.
Helm: пакетный менеджер для Kubernetes. Научитесь использовать Helm — инструмент, который позволяет эффективно развёртывать приложения в Kubernetes и управлять ими.
Управление ресурсами и масштабирование в K8s. Узнаете, как оптимизировать размещение подов в кластере Kubernetes. Разберётесь, как внедрять стратегии автоматического масштабирования и управлять ими, чтобы оптимально использовать ресурсы.
Непрерывная доставка приложений в K8s. Научитесь интегрировать конвейеры непрерывной доставки и развёртывания (CI/CD) в Kubernetes.
Наблюдаемость и мониторинг в K8s. Узнаете принципы наблюдаемости и мониторинга приложений в Kubernetes. Познакомитесь с инструментами и методами, которые позволяют понимать состояние системы и производительность приложений.
Умные стратегии развёртывания K8s. Научитесь использовать умные стратегии развёртывания, которые позволяют сократить время простоя и риски при развёртывании и обновлении приложений в Kubernetes.
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
800000 рублей.
Школа имеет 120 отзывов,
а средняя оценка пользователей — 4.5
