Профессия: DevOps-инженер
ProductStar
Сложность
Для новичков
Длительность
5 мес
Описание курса
DevOps-инженер – это специалист, который объединяет процессы разработки и эксплуатации, чтобы создавать стабильные, быстрые и надежные IT-продукты.
Он автоматизирует сборку, тестирование и развертывание приложений, настраивает инфраструктуру, следит за работой сервисов и помогает командам быстрее выпускать обновления без сбоев.
Чему вы научитесь
Настраивать CI/CD-пайплайны (GitLab CI)
Настраивать системы обработки событий (Apache Kafka)
Работать с Big Data (Hadoop, HDFS)
Автоматизировать процессы с помощью Ansible
Использовать Redis для кэширования данных
Работать с базами данных и хранением данных
Работать с Linux и настраивать серверную инфраструктуру
Проектировать облачную инфраструктуру
Писать скрипты на Bash и Python
Использовать Python для автоматизации задач
Разворачивать и управлять контейнерами (Docker)
Программа курса
Ступень 1. Базовые навыки DevOps
- Блок 1. Основы DevOps
Познакомитесь с профессией и ключевыми навыками, без которых невозможно двигаться дальше в DevOps.
• Введение в DevOps
• Linux: введение и основные концепты ОС
• Управление процессами в ОС
• Запуск и сервисы
• Ssh и firewall - Блок 2. Терминал
Научитесь уверенно работать в командной строке, писать простые скрипты и пользоваться полезными утилитами.
• Терминал в DevOps
• Bash. Базовый инструмент скриптов в Linux
• Редакторы и работа с текстом
• Мониторинг, производительность и сетевые тулсы - Блок 3. Протоколы и настройки
Разберетесь, как работают протоколы, веб-серверы и настройки. Без этого — ни один проект не запустить.
• Сетевые протоколы
• Серверы
• Nginx - Блок 4. CI/CD Tool
Узнаете, как автоматизировать сборку и развертывание проектов с помощью GitLab и пайплайнов.
• Знакомство с Git и GitLab
• Жизненный цикл ПО, CI/CD
• Введение в GitLab CI
• GitLab CI: внутренние переменные, артефакты, правила - Блок 5. IaC - инфраструктура как код
Овладеете ключевыми инструментами для управления инфраструктурой: Docker, Ansible, Kubernetes, Terraform.
• Контейнеризация. Знакомство с Docker
• Упаковка приложений в Docker
• Docker Compose. Сервисы и взаимодействия
• Ansible. Основные концепции и команды
• Ansible. Роли и переменные
• Ansible. Разработка ролей
• Оркестрация контейнеров: Kubernetes
• Kubernetes: сеть, управление доступами
• Kubernetes: helm, CI/CD
• Kubernetes: мониторинг, хранение данных, логирование
• Terraform: предоставление инфраструктуры - Блок 6. Основы SQL для DevOps
Научитесь извлекать и обрабатывать данные. Без SQL DevOps-специалисту не обойтись.
• Введение в блок SQL
• Извлечение и фильтрация данных (часть 1)
• Извлечение и фильтрация данных (часть 2)
• Преобразование и сортировка данных (часть 1)
• Преобразование и сортировка данных (часть 2)
• Группировка данных
• Введение в базы данных
• Объединение таблиц
• Подзапросы
• Обновление, добавление и удаление данных
• Создание, изменение и удаление таблиц
• Операции с текстом и оконные функции
• Ускорение и оптимизация запросов, табличные выражения
• Практический проект LEGO
• Обзор основных программ - Блок 7. Python для DevOps
Python — универсальный инструмент для автоматизации. Освоите базовый синтаксис и научитесь писать полезные скрипты.
• Введение в Python
• Переменные и типы данных
• Строки. Условия и циклы
• Практическое занятие: строки
• Практическое занятие: циклы
• Списки и словари в Python
• Функции
• Практическое занятие: функции
• Библиотеки
• Практическое занятие: библиотеки
• Структуры данных в Python
• Пакеты и модули. Pip
• Менеджер пакетов Pip
• Ошибки и исключения
• Практическое занятие: ошибки и исключения
• Python для DevOps
Ступень 2. Advanced DevOps
- Блок 1. Advanced: MLOps — DevOps в мире Machine Learning
Научитесь работать с инфраструктурой, которая обеспечивает работу ML-моделей. Разберетесь, как мониторить, логировать и настраивать рабочий процесс аналитиков и дата-сайентистов.
• Мониторинг инфраструктуры
• Мониторинг приложений: трейсинг
• Управление журналами
• Методологии анализа больших данных и организации команды, CRISP-DM
• Улучшение качества работы с данными - Блок 2. Облачное проектирование и Hadoop
Углубитесь в работу с большими объемами данных (BigData) и инфраструктурой в облаке. Получите навыки проектирования отказоустойчивых систем.
• Основы работы в Hadoop и MapReduce
• Основы работы с большими данными
• Облачные провайдеры
• Паттерны облачного проектирования
• Доступность: Availability
• Управление данными
• Дизайн и реализация
• Управление и мониторинг - Блок 3. Дипломная работа
Разработаете и защитите дипломный проект, который сможете добавить в портфолио. Получите обратную связь от экспертов.
Преподаватели
Андрей Анисимов
Lead Data Scientist, «Газпромбанк»
Виктор Антонов
Senior DevOps Engineer, Luxoft USA
Анна Атласова
Business Intelligence Analyst, Amazon Business
Часто задаваемые вопросы
Что потребуется для успешного обучения?
Для решения задач потребуется ноутбук или ПК, лекции и уроки можно смотреть с мобильного телефона.
Похожие курсы
ООО «Байскилз», УНП 193454177
220012, Республика Беларусь, г. Минск, ул. Толбухина, 2, пом.19
Свидетельство о государственной регистрации
№193454177 от 06.08.2020 выдано Минским горисполкомом
ОКЭД 62010 - Деятельность в области компьютерного программированияООО «Байскилз» не оказывает образовательные услуги и (или) услуги по обучению
© ООО «Байскилз», 2026
© ООО «Байскилз», 2026