Работать с Linux и Git
Использовать командную строку, Bash и контроль версий в Git.
Мини-курс ProductStar знакомит с задачами DevOps-инженера, Linux, GitLab CI, Docker, Ansible, SQL и Python. В программе заявлены практические задания и итоговая работа для портфолио.
| Кому подойдёт | Чем поможет курс |
|---|---|
| Новичкам в IT | Школа адресует курс тем, кто начинает изучать DevOps без опыта. Программа знакомит с ролью инженера и постепенно переходит к Linux, автоматизации, базам данных и итоговой работе. В FAQ школа обещает пошаговое объяснение. |
| Системным администраторам | В программе есть настройка конфигураций Ansible, работа в Linux и Bash, контейнеризация и организация CI/CD. Эти темы могут дополнить опыт администрирования инфраструктуры. Также рассматривается Python для DevOps. |
| Начинающим разработчикам | Курс рассматривает контроль версий, GitLab CI, Docker и Python для автоматизации задач. Разделы о SQL и базах данных помогают увидеть задачи, возникающие при разработке и эксплуатации. В конце предусмотрена итоговая работа. |
Использовать командную строку, Bash и контроль версий в Git.
Разобраться в CI/CD, конфигурациях Ansible и контейнерах Docker.
Писать запросы к данным и применять основы Python к задачам DevOps.
Выполнить и защитить итоговую работу для портфолио.
Задания для применения изученного материала и отработки навыков.
Работа над проектами, в которых можно объединить знания и навыки из разных тем курса.
Поддержка куратора или наставника по вопросам обучения и освоения программы.
Комментарии к выполненным работам, которые помогают увидеть ошибки и определить, что доработать.
Темы и разделы, которые входят в программу обучения.
Роль и задачи DevOps-инженера, принципы DevOps-подхода и знакомство с профессией и её местом в разработке программного обеспечения.
Основные понятия Linux, работа в операционной системе и базовые возможности Bash для написания скриптов автоматизации задач.
Жизненный цикл программного обеспечения, роль автоматизации в разработке и ключевые этапы непрерывной интеграции и доставки CI/CD.
Контроль версий с Git, знакомство с GitLab и GitLab CI. Внутренние переменные, артефакты и правила работы конвейеров.
Основы контейнеризации, упаковка приложений в Docker и управление сервисами и их взаимодействием с помощью Docker Compose.
Управление конфигурациями с помощью Ansible: основные команды и концепции, роли, переменные и разработка собственных ролей.
Введение в SQL для задач DevOps: извлечение, фильтрация, преобразование и сортировка данных на практических примерах.
Группировка и объединение данных, подзапросы, изменение записей и таблиц, введение в базы данных и итоговый SQL-проект LEGO.
Базовые возможности Python для DevOps: типы данных, функции, классы, ошибки, строки, условия и циклы для автоматизации задач.
Финальная дипломная работа: подготовка проекта для портфолио, консультации и защита. Название работы не означает выдачу диплома.
Практические работы курса — какие задачи вы будете решать, какие кейсы и примеры разбирать.
Школа указывает домашние задания после уроков и проверку ментором; условия общения и объём проверки стоит уточнить.
В программе раздела о базах данных указан итоговый SQL-проект LEGO. Формат и условия проверки уточняйте у школы.
Последний раздел включает дипломный проект для портфолио, консультации и финальную защиту.
Профессии, с задачами которых знакомит программа курса.
Навыки, на развитие которых направлена программа курса.
Инструменты и методы по материалам школы; состав может зависеть от тарифа.
Состав экспертов и их участие в конкретной группе уточняйте у школы.
Генеральный директор, DeusOps
Business Intelligence Analyst, Amazon Business
Head of DevOps Advocacy, JFrog
Директор по Аналитике, Vezet group
DevOps Engineer, OpenText
Менеджер-аналитик, Яндекс.Кью
Senior DevOps Engineer в Luxoft USA

Школа указывает этот вид документа.
Требования к получению и формат уточняйте в школе.
Школа адресует программу новичкам в IT, системным администраторам и начинающим разработчикам; в FAQ она пишет, что опыт DevOps не требуется.
В десяти разделах рассматриваются Linux, Bash, Git и GitLab CI, Docker, Ansible, SQL и базы данных, основы Python и итоговая работа.
Школа также перечисляет YAML, Jupyter Notebook, Telegram Bot API и BI-инструменты, но отдельные разделы о них в программе не названы. Kubernetes упомянут в FAQ о профессии, а не как отдельная тема курса.
В FAQ школа указывает домашние задания после уроков и проверку ментором. В программе также названы проект LEGO по SQL и финальная работа с защитой.
Карточка и описание курса указывают три месяца, а FAQ об этой программе — два. Длительность необходимо уточнить у школы до оплаты.
В тарифе указан сертификат о прохождении. Дипломная работа — название итогового проекта; выдача диплома в проверенном тарифе не подтверждена.
На дату снимка указаны десять платежей по 1 990 ₽ — 19 900 ₽ при оплате частями. Цену одним платежом и окончательные условия уточняйте у школы.
Школа пишет, что для решения задач потребуется компьютер или ноутбук, а лекции и уроки можно смотреть с мобильного телефона. Уточните у школы системные требования для выполнения заданий.
Перейдите на сайт ProductStar, чтобы узнать условия обучения на курсе «DevOps: быстрый старт».
На сайт школыДругие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.
Самостоятельный курс Яндекс Практикума и Yandex Cloud знакомит с облачной инфраструктурой: виртуальными машинами, хранилищами, контейнерами, бессерверными сервисами и безопасностью. Теория бесплатна, а для практики используются платные ресурсы облака.
Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена инфраструктуре, автоматизации и DevOps. Состав модулей и поддержки зависит от тарифа. Эксперты указаны по общей программе школы; их участие в конкретном наборе уточняйте.
Расширенная программа Нетологии по Python и backend-разработке. Изучите базы данных, веб-фреймворки и тестирование; дополнительные блоки по ИИ зависят от тарифа.
Школа предлагает мини-курс новичкам в IT, системным администраторам и начинающим разработчикам. Он знакомит с задачами DevOps и даёт практику по отдельным инструментам. Ссылки на смежные профессии отражают применимость этих тем: короткая программа не заявлена как полная подготовка к каждой из них. Для занятий с практическими задачами понадобится компьютер или ноутбук.
В программе десять разделов: Linux и Bash, GitLab CI, Docker, Ansible, SQL, Python и итоговая работа с защитой. В FAQ школа указывает домашние задания после уроков и проверку ментором. YAML, Jupyter Notebook, Telegram Bot API и BI-инструменты названы в списке, но отдельные уроки о них не указаны; Kubernetes упомянут в общем ответе о профессии. Формат изучения этих инструментов стоит уточнить.
Условия длительности расходятся: карточка указывает три месяца, FAQ — два. В тарифе указан сертификат; дипломная работа является названием итогового проекта и не подтверждает выдачу диплома. На дату снимка показаны десять платежей по 1 990 ₽ — 19 900 ₽ при оплате частями. Срок, цену одним платежом и актуальные условия уточняйте у школы. Получение сертификата также зависит от условий школы.
Познакомьтесь со школой ProductStar, её программами и условиями обучения.
ОткрытьСравните курсы ProductStar по программе, практике и условиям обучения, чтобы выбрать подходящий вариант.
ОткрытьСравните онлайн-курсы по программе, школе, стоимости и длительности. Найдите обучение для первых шагов или развития навыков и изучите условия перед записью.
Открыть