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 ₸.
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.
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
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 116 отзывов,
а средняя оценка пользователей — 4.5
