Для кого этот курс?

Курс ориентирован в первую очередь на специалистов, которые уже знают Linux на уровне пользователя и имеют базовые представления о программировании. Онлайн-обучение на DevOps-инженера дает полноценную подготовку, чтобы после окончания программы вы могли сразу претендовать на должность DevOps-инженера.

Это действительно востребованная профессия?

На сайте Headhunter.ru открыты сотни вакансий для DevOps-инженеров, и их количество только растет. В нашем курсе мы даем в первую очередь актуальные для рынка прикладные навыки, поэтому сразу после выпуска вы сможете претендовать на штатные позиции.

Я никогда не программировал(а), смогу ли я учиться на этом курсе?

Программа рассчитана на тех, у кого уже есть хотя бы базовые представления о программировании и знание Linux на уровне пользователя.

Насколько это сложно?

Курс начинается с простых вещей и постепенно усложняется. Мы исходим из общей цели обучения и последовательно «раскладываем» ее на цели каждого блока, модуля, урока. Все материалы, задания, проекты направлены на получение конкретных навыков, которые в итоге сложатся в запланированный для выпускника уровень профессиональных компетенций.

Нужно ли знать английский язык для прохождения курса?

Нет, все обучение ведется на русском языке. Иногда мы можем давать ссылки на англоязычные материалы — но они всегда опциональны.

Какое оборудование потребуется?

Ноутбук или стационарный компьютер на macOS или Windows версии Vista и выше. Желательный объем оперативной памяти от 4 гб. Все инструкции по установке необходимого ПО вы получите от нас.

Используются ли на курсе платные программы?

Нет, на курсе мы используем программы с открытым исходным кодом и бесплатные. Студенты скачивают с официальных сайтов самые свежие версии программ или те версии, которые необходимы для заданий.

Мне 15 лет. Я могу учиться у вас? Есть ли в SkillFactory возрастные ограничения в приеме студентов?

Мы разрабатываем курсы для людей старше 16 лет. Если вам еще не исполнилось 16, но есть желание попробовать IT и оценить свои силы, есть бесплатные мероприятия и материалы на странице https://skillfactory.ru/free-events. Вы сможете лучше сориентироваться в мире IT-профессий, понять, что интереснее и больше подходит, оценить сложность материала.

Кто такой software engineer?

Software Engineer (инженер программного обеспечения) — профессионал, который занимается разработкой, проектированием, тестированием и сопровождением программных систем и приложений. Software Engineer может работать как на фронтенде, так и на бэкенде. Он умеет программировать на разных языках, работать с базами данных, знает алгоритмы и структуры данных, а также использует фреймворки и инструменты разработки.

Что нужно знать devops инженеру?

DevOps-инженер — это специалист, который занимается автоматизацией процессов разработки и развертывания программного обеспечения. Чтобы стать DevOps-инженером, нужно обладать знаниями и опытом в следующих областях: * операционные системы и сетевые технологии * контейнеризация приложений и работа с Docker-контейнерами * настройка и использование систем управления конфигурацией, например, Ansible, Chef, Puppet * облачные сервисы, например, AWS, Azure, Google Cloud * языки программирования, например, Python, Ruby, Java, Bash * системы мониторинга, например, Prometheus, Grafana, Nagios

Где учиться на devops инженера?

На курсе «Профессия DevOps-инженер» от Skillfactory вы научитесь: * отличать DevOps-процессы от локальной автоматизации отдельных процессов * определять роли DevOps-инженеров и их настоящие вызовы * организовывать команды, которые делятся знаниями и постоянно повышают экспертность

Кто будет преподавателями и менторами на курсе?

Наши преподаватели и менторы — DevOps-инженеры с опытом преподавания, часто сотрудники крупных компаний. Все, кто работают со студентами, проходят предварительный конкурсный отбор и подготовку.

Как устроено взаимодействие?

Основное место общения с менторами и другими участниками учебного процесса — мессенджер Slack. Там удобно настроены группы, поэтому можно оперативно получить ответы на разные вопросы по курсу, пообщаться с сокурсниками, поделиться опытом и успехами, найти дополнительные полезные материалы. Если вы раньше не использовали Slack — мы вас научим, это несложно.

Как проходит обучение?

Курс построен вокруг практики и включает только необходимый минимум теории. С первого дня вы начнете учиться мыслить, как программист, и решать задачи, над которыми работают разработчики в реальных компаниях. Еженедельно вам будет открываться доступ к очередному модулю, который содержит материалы для освоения и кейсы для решения на ближайшие 7 дней. Материалы — это в первую очередь практические задачи по написанию кода, а также видеолекции, скринкасты, заготовки кода и статьи.

Сколько времени нужно уделять учебе?

В зависимости от вашего опыта и сложности конкретного модуля потребуется примерно 10 часов в неделю. Это комфортный темп освоения материала и практики — особенно для тех, кто параллельно работает или учится.

В какое время проходит обучение?

Обучение организовано на онлайн-платформе, поэтому вы сами выбираете, когда вам удобно изучать материалы и выполнять задания. Раз в неделю вам открывается очередной набор уроков, для прохождения которых установлены дедлайны. На определенное время назначаются живые вебинары, где вы общаетесь с преподавателями, задаете вопросы, смотрите лайвкодинг. Вебинары проходят 1–2 раза в месяц и остаются доступны в записи.

Что будет, если я не успею выполнить задания или пропущу часть занятий?

Мы предложим вам перевестись на один из следующих потоков курса или включить заморозку обучения. Вы всегда можете обратиться к координатору курса и получить индивидуальную поддержку по любым организационным вопросам и проблемам.

Какие еще курсы могут подойти?

Освойте администрирование на Linux и получите прочный фундамент для карьеры в других сферах IT на курсе «Системный администратор». А если хотите легко решать алгоритмические задачи для разработчиков и получить преимущество на техническом собеседовании — приходите на курс «Алгоритмы и структуры данных».

Какая квалификация у меня будет после окончания курса?

Достаточный набор знаний и навыков, чтобы претендовать на позицию DevOps Engineer. Наш карьерный консультант поможет вам составить стратегию, подскажет, где искать вакансии и заказчиков, подготовит к прохождению собеседований и выполнению тестовых заданий.

Получу ли я сертификат по итогам курса?

Да, при прохождении более 70% программы с заданиями вы получите сертификат об успешном окончании курса "DevOps-инженер". Если вы выполните меньшую часть учебного плана, то сертификат будет другим — о прослушивании курса.

У меня сохранится доступ к материалам курса после его окончания?

Да, материалы курса будут доступны вам всегда. Подробнее об этом можно прочитать в договоре-оферте.

Можно ли оплачивать курс в рассрочку?

Да, банки-партнеры предоставляют рассрочку без переплаты на 6 или 12 месяцев. Детальные условия вы сможете узнать у нашего менеджера: оставьте заявку, и он свяжется с вами.

Можно ли отменить или вернуть оплату за курс?

Да, мы можем вернуть вам средства полностью или частично. В каждом случае мы стараемся найти оптимальное решение. Условия возврата указаны в договоре-оферте.

Можете ли вы сделать подарочный сертификат для моего друга?

Да, мы будем рады подготовить подарочный сертификат на конкретный курс или любую сумму. Пожалуйста, обратитесь к нашим менеджерам.

Сколько времени уходит на изучение Python?

В среднем на изучение основ Python уходит от 1 до 3 месяцев при регулярных занятиях по 1–2 часа в день. Если хотите не просто понять синтаксис, но и начать применять язык на практике, например для анализа данных, веб-разработки или автоматизации, потребуется 4–6 месяцев. Все зависит от цели и регулярности занятий.

Можно ли выучить Python с нуля?

Да, Python отлично подходит для изучения с нуля. Это один из самых простых языков программирования. Его синтаксис интуитивно понятен даже тем, кто никогда не писал код. Многие программисты начинают именно с Python благодаря его универсальности и большому количеству обучающих материалов.

Можно ли освоить Python самостоятельно?

Да, изучить Python можно самостоятельно с помощью онлайн-курсов, бесплатных туториалов, документации и практических задач. Однако важно не просто читать, а регулярно писать код и решать практические кейсы. Это поможет быстрее закрепить знания и перейти к реальным проектам.

Можно ли выучить Python за 3 месяца?

Да, выучить основы Python за 3 месяца реально, если уделять обучению по 1–2 часа в день. За это время можно освоить базовый синтаксис, научиться работать с переменными, циклами, функциями, списками. А еще познакомиться с популярными библиотеками, например Pandas, Flask или Django.

Достаточно ли 2 часов в день для изучения Python?

Да, 2 часов в день достаточно, чтобы за 2–3 месяца освоить основы Python и перейти к практическому использованию. Главное — заниматься регулярно, сочетать теорию с практикой и выполнять небольшие проекты. Такой подход помогает лучше понять язык и ускорить процесс обучения.

Стоит ли изучать Python в 2025 году?

Да, в 2025 году Python остается одним из самых востребованных и популярных языков программирования в мире. Его используют в разработке ИИ, Data Science, веб-программировании, автоматизации и тестировании. Знание Python открывает отличные карьерные возможности как для новичков, так и для опытных специалистов.

Какой лучший способ изучить Python?

Лучший способ — сочетать теорию и практику: проходить структурированные курсы, выполнять практические задачи, читать официальную документацию и делать мини-проекты. Хорошо работают подходы «от задачи»: например, изучать Python, создавая Telegram-бота, парсер или Telegram-аналитику — так знания закрепляются лучше.

С чего начать изучение Python?

Начните с установки Python и среды разработки, например VS Code или PyCharm. Затем пройдите вводный курс по базовому синтаксису. После переходите к практическим задачам: работа с переменными, списками, условиями, циклами и функциями. Первый проект — отличный способ закрепить базу.

Как быстро можно освоить Python?

При регулярных занятиях 1–2 часа в день базовые знания можно получить за 1–2 месяца. Чтобы уверенно применять Python на практике, например в веб-разработке или Data Science, потребуется от 4 до 6 месяцев. Ключевое — не скорость, а регулярность и практика.

Что нужно знать новичку в Python?

Новичку важно освоить базовые концепции: переменные, типы данных, условия, циклы, функции, списки и словари. Затем научиться работать с файлами, библиотеками и модулями. После можно изучать фреймворки или направления, например Django, Flask, Pandas, Jupyter. Главное — регулярно практиковаться.

Подходит ли Python для новичков?

Python считается идеальным языком для новичков. У него простой синтаксис, читаемый код и огромная база знаний. Даже без технического образования можно начать с нуля и за несколько месяцев достичь уверенного уровня, если заниматься регулярно.

В каком порядке изучать Python?

Оптимальный порядок: 1. Основы синтаксиса — переменные, типы данных. 2. Условные конструкции и циклы. 3. Функции и работа с модулями. 4. Списки, словари, множества. 5. Работа с файлами. 6. Обработка ошибок — try/except. 7. Библиотеки и фреймворки — в зависимости от целей. Такой порядок помогает логично выстроить процесс обучения и не перескакивать между темами.

Можно ли выучить Python за день?

За день можно освоить только базовые концепции: типы данных, переменные, простые операции. Чтобы закрепить знания и продвинуться дальше, нужна регулярная практика. Не ставьте цель выучить Python за один день. Лучше уделять по 1–2 часа ежедневно и продвигаться последовательно.

Какие слова есть в языке Python?

В языке Python есть около 30–35 зарезервированных слов (keywords): False, True, None, and, as, assert, async, await, def, del, elif, else, break, class, continue, except, finally, for, from, global, if, import, in, is, lambda, nonlocal, not, or, pass, raise, return, try, while, with и yield. Их используют для построения логики программы, они не могут быть именами переменных. Полный список можно получить командой help("keywords") в консоли Python.

Сколько длится курс Python для начинающих?

Базовый курс Python обычно длится от 1 до 3 месяцев при занятиях 6–10 часов в неделю. Некоторые интенсивы укладываются в 4–6 недель, а программы с углубленным изучением и карьерной подготовкой могут идти до 6–12 месяцев. Это зависит от формата, целей курса и уровня вашей вовлеченности. Совмещая обучение с практикой, можно освоить Python быстрее.

Что дает обучение Python?

Обучение Python позволяет не только изучить язык, но и развить алгоритмическое мышление, научиться решать практические задачи, работать с библиотеками и фреймворками. В зависимости от курса вы можете освоить парсинг, автоматизацию, создание веб-приложений (Flask, Django), работу с API, Telegram-ботами, а также основы Data Science и анализа данных. Знание Python открывает путь к высоким доходам и гибким форматам работы — от фриланса до удаленной занятости.

Сколько времени нужно, чтобы получить работу, зная Python?

Получить первую работу можно через 4–12 месяцев после начала обучения, если вы активно практикуетесь, делаете проекты и проходите собеседования. Все зависит от интенсивности обучения и направления: веб, автоматизация, анализ данных. Работодатели ценят не только знание Python, но и умение применять его для решения разных задач. Создание портфолио на GitHub — обязательный шаг для трудоустройства.

Могу ли я устроиться на работу после курса Python?

Да, при условии, что курс включает практику, проекты и подготовку к собеседованиям. На некоторых курсах помогают сформировать портфолио, пройти карьерное консультирование, дают доступ к базе вакансий. Но многое зависит от ваших усилий: проходите стажировки, участвуйте в open source и значительно увеличите шансы.

Куда можно устроиться со знанием Python?

Знание Python открывает двери в разные сферы: — веб-разработка (Django, Flask); — тестирование ПО и автоматизация; — анализ данных и Data Science; — разработка ботов и скриптов для автоматизации; — финтех и банковские системы; — бэкенд-разработка и DevOps. Python используют даже в области биоинформатики и машинного обучения. Выбор зависит от ваших интересов и дополнительной специализации.

Какие профессии доступны с Python?

Со знанием Python вы можете претендовать на такие роли, как: — junior Python-разработчик; — тестировщик (QA automation); — Data Analyst / Data Scientist; — Web-разработчик; — DevOps-инженер; — ML-инженер; — Python-программист в автоматизации. Python востребован как основной или дополнительный инструмент в этих профессиях.

Кто такой Python-разработчик и чем занимается?

Python-разработчик — программист, который пишет код на Python для создания веб-приложений, сервисов, систем автоматизации, бэкенда, парсинга, а также решения задач в области данных. Он может работать как в продуктовых, так и в аутсорсинговых компаниях. В зависимости от специализации разработчик создает API, работает с базами данных, разрабатывает ботов, обрабатывает данные и строит отчетность.

Что делает Python-программист?

Python-программист занимается разработкой программного обеспечения, написанием скриптов, поддержкой веб-сервисов, парсингом данных, созданием автоматизированных решений и анализом данных. Часто — интеграцией сторонних сервисов через API, оптимизацией процессов. Python-программист может работать в команде или на фрилансе, в том числе на международных проектах.

Что должен уметь junior Python-разработчик?

Junior Python-разработчик должен: — знать синтаксис языка и основные структуры данных; — понимать принципы ООП и работу с файлами; — уметь работать с Git и REST API; — использовать фреймворки Flask и Django; — писать читаемый и чистый код; — уметь дебажить и тестировать. Важно иметь хотя бы пару законченных pet-проектов в портфолио и базовые навыки командной работы.

Что должен уметь middle Python-разработчик?

Middle-специалист не просто умеет писать код. Он: — проектирует архитектуру приложений; — разбирается в алгоритмах и шаблонах проектирования; — использует Docker, CI/CD, SQL и NoSQL БД; — работает с асинхронностью и REST/GraphQL API; — понимает безопасность приложений, умеет обрабатывать ошибки. У middle Python-разработчика обычно опыт работы от года и больше.

Где востребованы Python-программисты?

Python-разработчики востребованы в России, Европе, США, Индии и Юго-Восточной Азии. Особенно в отраслях: — финтех и банки; — e-commerce и маркетплейсы; — стартапы и ИТ-компании; — образование и EdTech; — аналитика и Big Data. Python входит в топ-3 языков по популярности по версии TIOBE и Stack Overflow и остается лидером в Data Science и автоматизации.

Кто такой Python-разработчик и чем занимается?

Python-разработчик — специалист, который использует язык Python для создания программ, автоматизации процессов, анализа данных, построения веб-приложений. Основные задачи: - разработка скриптов и программ; - работа с базами данных; - построение API и микросервисов; - анализ данных, парсинг, интеграции; - участие в командной разработке и CI/CD-процессах. Python применяют в разных сферах: от веба до машинного обучения и DevOps.

Что делает Python-программист?

Python-программист решает конкретные задачи с помощью кода: автоматизирует процессы, разрабатывает веб-сервисы, собирает и обрабатывает данные, пишет API, создает ботов и интерфейсы. Его работа зависит от направления: - в вебе — разработка backend-приложений (Flask, Django); - в анализе данных — использование Pandas, NumPy, Matplotlib; - в DevOps — автоматизация с помощью скриптов и библиотек.

онлайн | 12 месяцев

Профессия DevOps-инженер

Узнаете об особенностях современной разработки. Научитесь выстраивать работу в IT-командах, автоматизировать процессы

Курс по нейросетям в подарок

Учим использовать ИИ, чтобы на 40% быстрее освоить IT-профессию и выйти на работу

записаться на курс

[+]

3+ проектов в портфолио

[+]

Через 6 месяцев сможете работать системным администратором

[+]

Практика на реальных бизнес-задачах

[+]

Сертификат и диплом по окончании курса

Оставьте заявку и вам помогут подобрать онлайн-курс

Если есть сомнения или пока не знаете, в каком направлении развиваться в IT, заполните форму

Менеджер перезвонит вам и поможет определиться с направлением

Кто такой DevOps-инженер

[1]

Специалист помогает налаживать общение между разработчиками и администраторами, выстраивает единую инфраструктуру для работы, автоматизирует процессы

[2]

На этапе планирования решает, какая архитектура будет у ПО. Мониторит работоспособность всех сред и инструментов разработки

[3]

Нужен банкам, ретейлерам, компаниям в сфере развлечений и строительства, IT-корпорациям

Data Science

Data Science — это область, объединяющая статистику, анализ данных и машинное обучение для получения инсайтов из информации.

— 5 мини-курсов про заботу о себе в подарок: по английскому, soft skills, нейросетям, тайм- и стресс-менеджменту

— скидку 55% на все программы

Забирайте:

Начните с понятного — с курсов, где бережно обучают IT

Весна — время для себя и новой профессии

Выбрать курс

Где и кем сможете работать после курса

Так выглядят вакансии, доступные младшим DevOps-инженерам после обучения

Junior DevOps engineer

Требования:

Знакомство с ОС MS Windows Server, Linux | Знание Docker | Docker Compose | Понимание принципов Git, CI/CD

от 900 000 ₸

DevOps-инженер

Требования:

Знание Linux | Python или Node. js для написания вспомогательных инструментов и работы с API | Опыт настройки Postfix, Exim или PowerMTA

от 600 000 ₸

DevOps-инженер (стажер)

Требования:

Знание операционных систем семейства Linux | Понимание концепции CI/CD и процессов разработки | базовое понимание NETWOR|

490 000 ₸

SOLID

SOLID — это набор из пяти принципов ООП, обеспечивающих гибкость и масштабируемость программного кода.

ООП

ООП — это объектно-ориентированное программирование — парадигма, основанная на объектах и их взаимодействии.

Рефакторинг

Рефакторинг — это процесс улучшения кода без изменения его поведения, с целью повышения читаемости и масштабируемости.

СУБД

СУБД — это система управления базами данных — ПО для хранения и управления структурированной информацией.

SQL-запросы

SQL — это язык структурированных запросов, используемый для работы с реляционными базами данных. С его помощью можно получать, изменять и управлять данными, хранящимися в таблицах.

Linux

Linux — это семейство ОС с открытым кодом, популярное среди разработчиков и на серверах.

Git

Git — это система контроля версий, позволяющая отслеживать изменения и управлять ветками кода.

Git

Git — это система контроля версий, позволяющая отслеживать изменения и управлять ветками кода.

REST API

REST API — это aPI, использующий HTTP и методы GET/POST для обмена данными между клиентом и сервером.

Django

Django — это высокоуровневый веб-фреймворк на Python, предназначенный для быстрого создания безопасных и масштабируемых веб-приложений.

PostgreSQL

PostgreSQL — это объектно-реляционная СУБД с открытым кодом, поддерживающая транзакции и расширения.

Вот так выглядит рост DevOps-инженера

Вот так выглядит рост Python-разработчика

По данным «Хабр Карьеры»

Специалист

1–3 года опыта

от 590 000 ₸

Старший специалист

3+ года опыта

от 1 400 000 ₸

Руководитель

5+ лет опыта

от 2 400 000 ₸

Какие навыки и инструменты освоите на курсе

Сможете извлекать пользу из инцидентов, использовать Post Mortem, считать метрики SLA, SLO, SLI, принимать решения на основе данных

Поймете, как организована команда разработки, сможете выстраивать коммуникацию в коллективе

Узнаете о ценностях и принципах DevOps, поймете как применить их к своему проекту

Научитесь выстраивать процессы, чтобы получать и анализировать обратную связь от пользователей. Организовывать команду техподдержки

Поймете особенности современной разработки, научитесь эффективно выбирать решения для улучшения Time to Market (TTM, время выхода на рынок)

–

—

–

Grafana

Платформа с открытым исходным кодом для визуализации, мониторинга и анализа данных. Применяется для визуализации данных.

Confluence

Тиражируемая вики-система для внутреннего использования организациями. Нужна, чтобы создать единую базу знаний.

Ansible

Решение для удаленного управления конфигурациями — процесса, из-за которого которого все артефакты проекта сохраняются, извлекаются, уникально идентифицируются и изменяются.

Nomad

Простой в использовании, гибкий и производительный оркестратор, который позволяет управлять контейнерами.

Python

Высокоуровневый язык программирования, который применяется в машинном обучении и обработке больших данных. Используется для написания скриптов.

Jira

Инструмент управления проектами, который помогает оптимизировать работу команды.

Redmine

Открытое серверное веб-приложение для управления проектами и задачами.

Gradle

Система автоматической сборки, построенная на принципах Apache Ant и Apache Maven.

Nomad

Программная платформа для разработки, доставки и запуска контейнерных приложений. Позволяет создавать контейнеры, автоматизировать их запуск и развертывание, управляет жизненным циклом.

Grunt

Менеджер задач для автоматического выполнения рутинных операций, написанный на языке программирования JavaScript.

Prometheus

Бесплатное программное приложение, которое используется для мониторинга состояния системы и оповещения о событиях.

Git

Система контроля версий, которая помогает отслеживать историю изменений в файлах. Используется для работы с репозиториями.

Kubernetes

Программная платформа для автоматического управления контейнеризированными приложениями. Предлагает базовые механизмы для их развертывания, масштабирования и поддержки.

Rancher

PaaS-решение, платформа для управления Kubernetes-кластерами.

Старт в DevOps: системное администрирование для начинающих
- Модуль 1
- 120 часов
В этом модуле узнаете:
- Что такое Linux и как с ней работать
- Что такое Vim
- Как писать скрипты на bash
- Как работают системы инициализации
- Что такое криптография
- Как работают базы данных
- Что такое компьютерные сети
- Что такое Deb-пакеты
- Что такое мониторинг и диагностика
- Что нужно знать об основах информационной безопасности
- Что такое туннелирование в компьютерных сетях
В финале вас ждет итоговая работа.
DevOps-инженер. Основы
- Модуль 2
- 60 часов
В этом модуле узнаете:
- Что такое DevOps
- Как работать с окружением разработки и PROD
- Что такое виртуализация
- Что такое Docker и Ansible
- Как тестировать инфраструктурный код
- Что такое мониторинг и инцидент-менеджмент
В финале вас ждет итоговая работа.
DevOps-инженер. Advanced
- Модуль 3
- 70 часов
В этом модуле узнаете:
- Что такое Yaml, утилиты, Git
- Как работать с Service Discovery
- Что такое Docker, CI/CD
- Как собирать метрики и логи
- Что такое безопасность и сети
- Что такое облачные метрики
В финале вас ждет итоговая работа.
Основы Python. Часть 1
- Модуль 4
- 70 часов
В этом модуле узнаете:
- Что такое Python
- Что такое операторы и выражения в Python
- Что такое циклы и как работать с разными видами циклов
- Что такое функции и для чего нужны
В финале вас ждет тестирование.
DevOps. Docker
- Модуль 5
- 30 часов
В этом модуле узнаете:
- Какие основные компоненты у Docker
- Какие базовые концепции Docker
- Что такое Docker Builder и Dockerfile
- Что такое оркестрация контейнеров
- Как работает Docker. Взгляд изнутри
В финале вас ждет итоговая работа.
Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes
- Модуль 6
- 70 часов
В этом модуле узнаете:
- Что такое Kubernetes: основные понятия и архитектура
- Какие объекты у Kubernetes
- Как управлять доступом
- Как хранить данные в Kubernetes
- Что такое Requests, Limits и Load Balancing в кластере
- Как проводить мониторинг компонентов кластера и приложений, работающих в нем
- Что такое Istio и Envoy
- Как работает Kubernetes для непрерывной поставки. Интеграция с CI-сервисом
- Что такое эксплуатация кластера
В финале вас ждет итоговая работа.
Итоговая аттестация
- Модуль 7
- 228 часов
Вас ждет итоговая практическая работа и итоговое тестирование.

Цикл в программировании

Цикл в программировании — это конструкция, которая позволяет многократно выполнять один и тот же блок кода до тех пор, пока выполняется заданное условие.

IDE

IDE (Integrated Development Environment) — это интегрированная среда разработки, представляющая собой программное обеспечение, которое объединяет в себе инструменты, необходимые для написания, редактирования, отладки и запуска кода.

Кортежи в программировании

Кортежи в программировании — это неизменяемые упорядоченные коллекции элементов. Они похожи на списки, но в отличие от них, кортежи нельзя изменить после создания.

Итерация

Итерация – это одно повторение чего-либо. В программировании термин используют применительно к циклам: подпрограммам, которые выполняются несколько раз. Одно выполнение называется одной итерацией.

Библиотеки для работы с данными

Библиотеки для работы с данными — это готовые модули или пакеты в языках программирования (чаще всего в Python), которые содержат функции и инструменты для анализа, обработки, визуализации и хранения данных.

Docker

Docker — это инструмент для упаковки приложений и зависимостей в контейнеры.

Многопоточность

Многопоточность — способность платформы (например виртуальной машины, операционной системы и т.д.) или приложения выполнять одновременно, то есть без предписанного порядка во времени, несколько параллельных задач — потоков.

ORM

ORM (Object-Relational Mapping) — это технология, позволяющая Python-разработчику работать с базами данных, используя объектно-ориентированный подход вместо прямого написания SQL-запросов.

Flask

Flask — это лёгкий Python-фреймворк для разработки веб-приложений.

Ci

HTML

HTML — это язык разметки, задающий структуру веб-страницы.

CSS

CSS — это язык для оформления внешнего вида элементов веб-страницы.

API

API — это интерфейс взаимодействия между программами и сервисами.

HTTP

HTTP — это протокол передачи данных между браузером и сервером.

WebSocket

WebSocket — это сетевой протокол, который обеспечивает постоянное, двустороннее (full-duplex) соединение между клиентом (обычно браузером) и сервером по одному TCP-соединению.

Pandas

Pandas — это библиотека Python для анализа и обработки табличных данных.

VS Code

VS Code — это редактор кода от Microsoft с поддержкой расширений, терминала и отладки.

PyCharm

PyCharm — это iDE для Python от JetBrains, поддерживающая отладку, рефакторинг и работу с фреймворками.

Jupyter

Jupyter — это не фреймворк в классическом смысле, а интерактивная среда разработки, чаще всего ассоциируемая с Jupyter Notebook. Она используется для работы с кодом, данными, визуализациями и текстовыми пояснениями в одном документе.

Как изменилась жизнь студентов после обучения

«Занимайтесь тем, что нравится, — так легче и учиться, и работать»

Прошлое место работы:
GNS Cloud Solutions, системный администратор

24 года

Новое место работы:
Matrix, джуниор DevOps-инженер

Егор Бродт

«Я не работал по первой специальности ни дня, зато нашел себя в DevOps»

Прошлое место работы:
инженер в компании, занимающейся тестированием функциональной составляющей оборудования

27 лет

Новое место работы:
крупный российский банк, старший специалист по функциональному сопровождению

Нурсултан Калниязов

«Я отправил резюме тысячу раз и получил одно предложение. Нет формулы. Нужно прикладывать усилия и не переставать учиться»

Прошлое место работы:
University of South California, специалист отдела пользовательских и инфраструктурных доступов

39 лет

Роман Брик

Новое место работы:
AutoVitals, DevOps-инженер

Чтобы посмотреть как устроена работа в большой IT-компании

Чтобы быстрее влиться в среду

Чтобы расти в карьере и работать из любой точки мира

Кто обучает студентов

Куратор, преподаватели и менторы — опытные Python-разработчики. Они составляют программу, следят за ее актуальностью на рынке, продумывают и проверяют задания

Владимир Краснов

CEO&Founder в Ergatico, ex-eLama Lead Engineer & Head of Department

Сергей Колобов

Senior DevOps, опыт более 6 лет в компаниях США и Европы, работает с Kubernetes и IaC

Виктория Федчишина

Backend-разработчик компании eLama. Отвечает за devops-процессы

Вячеслав Светлов

DevOps-инженер в Ростелекоме, опыт более 3 лет

Станислав Михальский

Технический директор проектов Mail.ru

Николай Мищенков

DevOps Engineer в TechPlanet.pro
Опыт работы более 7 лет

Максим Воронцов

DevOps-инженер. Опыт работы в IT более 3 лет

Кирилл Казаков

Владислав Марков

Lead DevOps Engineer в Simplinic GmbH. Опыт работы более 10 лет

Team Lead в Netcracker

Это совместная программа
Skillfactory и Skillbox

Мы объединили опыт двух онлайн-школ: сильную теорию, продуманную практику и поддержку на каждом этапе.

Курс проходит на двух платформах, чтобы вы получили все лучшее от обеих команд.

Формат
- Теория на понятном языке и много практики внутри единой онлайн- платформы
- Записанные лекции и задания для самостоятельной работы
- Домашние задания и проекты с проверкой от ментора
- Тренажеры с десятками заданий в каждом модуле программы
Обратная связь
- Менторы и координаторы поддержат и ответят на вопросы
- Менторы — опытные разработчики. Помогут разобраться в темах и проверят домашние задания.
- Координаторы — команда заботы о студентах. Решат организационные вопросы, поддержат и помогут пройти обучение до конца.
IT-сообщество
- На курсе у вас появятся связи, полезные для продвижения в сфере
- Общий чат курса, чтобы общаться с другими студентами
- Чат с ментором на платформе, чтобы прояснить непонятные темы и задания
- Мероприятия и стажировки с партнерами, чтобы наработать опыт и показать свои скиллы работодателям
Центр карьеры
- Поможем построить новую карьеру и будем с вами до самого оффера
- Соберем сильное резюме и расскажем, где искать вакансии
- Сформируем карьерный трек и подготовим к поиску работы
- Потренируем проходить собеседования

Практика на реальных бизнес-задачах

Фэктори — формат, где студенты решают реальные кейсы с техническим заданием от компаний-партнеров.

ФЭКТОРИ

Реальные проекты в вашем портфолио

уникальных задач от компаний решили студенты

Участие в стажировках и хакатонах

Возможность устроиться на работу

Опыт работы над проектом в команде

300+

150+ партнеров

работали с Фэктори, среди них «Ашан», «Детский мир», Россельхозбанк, Ozon, АСТ, «Газпром нефть», «Антон тут рядом», «Ночлежка»

благодаря Фэктори достигли карьерных целей

75% студентов

в 2 раза чаще

других студентов трудоустраиваются участники Фэктори

Сервисы для PetSitter

Студенты разработали веб-парсер новостей для одного из самых популярных русскоязычных YouTube-каналов. Теперь команде не нужно искать инфоповоды вручную — система делает это автоматически.

Парсер новостей для «This is хорошо»

На кросс-функциональном хакатоне студенты предложили несколько вариантов сервиса. Лучшее решение доработали с партнёром — теперь оно доступно пользователям.

Сервис колаборативной аналитики для Vard

Кросс-функциональная команда студентов разработала игру для благотворительного фонда «Антон тут рядом». Цель — рассказать широкой аудитории о людях с расстройством аутистического спектра. Проект победил в IT-Песочнице и покорил сотрудников фонда.

Игра для «Антон тут рядом»

На хакатоне студенты создали Telegram-бота для сбора пожертвований в программу опеки зоопарка. История проекта набрала более 2 млн просмотров в соцсетях. Все животные из бота получили поддержку через программу опеки.

Бот для Московского зоопарка

Студенты предложили обновления для текущего приложения благотворительного проекта «Помощь». В обновлённом приложении появился функционал срочных сборов, удобная категоризация, блок спецпроектов с брендами и многое другое.

Приложение для «Помощи»

На хакатоне студенты обновили сайт сервиса аренды автомобилей для такси. Добавили определение локации, выбор города и подтверждение местоположения.

Лендинг для «Ё-такси»

Банк предложил студентам придумать игру, которая расскажет школьникам об агротехнологиях. На хакатоне разработали 6 прототипов, победила «Цифровая ферма» — её доработали и разместили на сайте банка.

Игра для «Россельхозбанка»

Кросс-функциональная команда студентов на IT-Песочнице обновила систему фонда. Теперь всё в одном приложении: волонтёры регистрируются, получают задачи и маршруты, зарабатывают бонусы, а кураторы следят за прогрессом.

Приложение для «Дари Еду»

Студенты разработали приложение, графическую новеллу и Telegram-бота, чтобы владельцы могли быстро найти надёжных ситтеров или комфортную передержку для своих питомцев.

После освоения материалов вы получите

Сертификат о прохождении онлайн-курса

Он позволит чувствовать себя увереннее при трудоустройстве — работодатели отметят подтверждение квалификации официальным документом

Сертификат может быть дублирован на английском языке

Александр Иванов

DevOps-инженер

Инструменты:

Навыки:

Ваше резюме после обучения

→

Умею работать с системой управления версиями кода (Git)

→

Настраиваю сетевые параметры серверов

→

Оптимизирую использование ресурсов и автоматизирую рутинные задачи

→

Провожу резервное копирование данных

→

Создаю мониторинговые дашборды для системы

→

Создаю системы резервного копирования базы данных

→

Управляю конфигурациями систем с помощью terraform и ansible

→

Настраиваю CI/CD пайплайны для приложения

→

Провожу мониторинг системы и обеспечиваю безопасность данных

→

Упаковываю приложения в контейнеры Docker

Docker

Платформа для разработки, доставки и запуска контейнерных приложений, которые работают изолированно от основной операционной системы.

GitLab

Система контроля версий, с помощью которой разработчики отслеживают изменения в коде и совместно работают над проектом.

Jenkins

Система, которая позволяет организовать процесс непрерывной интеграции (CI) и доставки (CD) программного продукта. Благодаря этому бизнес может быстрее выкатывать обновления.

Ansible

Программа для автоматизации поставки, конфигурации и развёртывания приложений.

Terraform

Система для управления контейнизированными приложениями, которые можно запускать в изолированной среде.

Grafana

Платформа для аналитики и мониторинга, которая работает с популярными базами данных.

Prometheus

Платформа для аналитики и мониторинга, которая работает с популярными базами данных.

Consul

Приложение для обеспечения связи между компонентами микросервисной инфраструктуры, позволяет создавать отказоустойчивую и масштабируемую систему с возможностью балансировки нагрузки.

ELK

Решение помогает собирать журналы всех систем и приложений, анализировать их и создавать визуализации, мониторить приложения и инфраструктуры, быстрее устранять неполадки, анализировать систему безопасности.

Sonarqube

Платформа для непрерывного анализа качества кода.

VictoriaMetric

Система для хранения и анализа метрик. Она помогает собирать, отслеживать и визуализировать данные о работе серверов и приложений.

Graylog

Инструмент для сбора, хранения и анализа логов. Он помогает отслеживать ошибки и события в системах и приложениях, предоставляя удобный интерфейс для поиска и визуализации данных из логов.