Курсы DevOps от школы Яндекс Практикум в Казахстане
6 курсов онлайн DevOps от школы Яндекс Практикум - сравните цену, продолжительность и дату начала обучения. Информация обновляется каждую неделю. Стоимость курсов от 505000 до 782500 ₸.
практика, проекты, поддержка кураторов, логичная программа, гибкий график, полезное комьюнити
долгое ревью проектов, особенно перед дедлайном, некоторые темы раскрыты поверхностно, бывают технические баги в тренажёрах
Курс "Аналитик данных" - крепкая рекомендация!
С сентября проходила курс "Аналитик данных" от Яндекс Практикума и мне он очень понравился! Обучение было построено логично и понятно, материал подается от простого к сложному, что помогает постепенно осваивать профессию. Конечно, тренажер практических заданий требует доработки. Порадовало, что было много практики: задания приближены к реальным рабочим задачам, а после каждого раздела есть проекты для портфолио. Особенно понравилась поддержка кураторов - они действительно заботливые, всегда готовы помочь, объяснить сложные моменты и мотивировать. Мне пришлось один раз перейти в другую когорту, тк не успевала сдать один проект, но переход прошел плавно и без проблем. Хотелось бы чтоб улучшили скорость ревью проектов - особенно финального. Понимаю, что у команды большая нагрузка, но ожидание проверки перед дедлайном было волнительным. Хотелось бы более предсказуемых сроков ревью.
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!
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
782500 рублей.
Школа имеет 115 отзывов,
а средняя оценка пользователей — 4.5
