Курсы по DevOps

Онлайн курс «Devops-инженер» от GeekBrains: получи новую профессию дистанционно! ✅ Курс ориентирован на уровень: Junior. ⌚ Длительность обучения: 12 месяцев. ✅ Помощь в трудоустройстве! Обучение на Devops-инженера с нуля онлайн.

Для кого этот курс: Разработчиков. Вы научитесь настраивать системы разворачивания и тестирования приложений, либо плавно перейти в новую профессию.Системных администраторов. Сможете разобраться в построении процесса DevOps и оптимизировать нагрузки на системы и сервисы, освоить новые инструменты и подходы, а после сменить профессию.Тестировщиков. Станете более востребованным специалистом за счет изучения инструментов DevOps.  Необходимые знания: опыт из разработки, тестирования или эксплуатацииопыт администрирования систем Linux или Windowsзнание минимум одного языка программирования Что вам даст этот курс? Основная “фишка” программы - постоянный переход от абстрактного к конкретному: сначала дается карта конкретных практик,  далее подробно разбираются отдельные практики (SVC, IaC, Observability, etc.) с моментальным погружением в соответствующий инструментарий. Это дает эффект самостоятельного изучения, при этом карта практик уже сформирована для специалиста,и у него нет шанса попасть в колею прошлого опыта.  Курс позволит вам на профессиональном уровне освоить инструменты и конкретные приёмы для реализации следующих практик: Подход Infrastructure as CodeПрактики связанные с Continuous Integration/Continuous Delivery/Continuous DeploymentСистемы управления конфигурациейСистемы хранения артефактовРабота с “чувствительными” даннымиObservability (Monitoring, Logging, Tracing)

Кому подойдет практикум: сетевые инженеры;системные администраторы;разработчики;технические / релизные менеджеры;специалисты;по тестированию;DevOps-инженеры. Программа состоит из 7 модулей: Введение. Основные понятия DevOps. Система контроля версий Git.Operations. Классическая архитектура веб-приложений. Установка и настройка nginx. Описание инфраструктуры с помощью Ansible. Развертывание инфраструктуры через terraform. Использование Vagrant.Development. Зачем нужен API? Реализация API на golang. Взаимодействие с базами данных. Популярные фреймворки и языки.QA. Написание Unit-тестов. Smoke тестирование. Нагрузочное тестирование. Интеграционное тестирование.Development Operations: Continuous Integration, Continuous Delivery, FeedBack, Основные понятия мониторинга. Цельный pipeline — сводим все воедино.Docker (практикум по Docker можно приобрести отдельно).Kubernetes (практикум по Kubernetes можно приобрести отдельно).

Разберем основные практики методологии автоматизации технологических процессов разработки ПО. Получим опыт их применения. Проверка домашних заданий вручную.

Курс «Основы DevOps и Kubernetes. Полный инструментарий инженера» повышает квалификацию сетевых и системных администраторов. Программа курса дает глубокое понимание DevOps - методологии и её применение на практике. В рамках курса слушатели будут работать с практическими примерами и задачами, которые помогут им научиться автоматизировать процессы разработки, тестирования, развертывания приложений в среде Docker и управление кластером Kubernetes. Упор в программе сделан не только на техническую составляющую, но и на передачу практического опыта, объяснения причин принятия конкретных технических решений и последствий их внедрения. Курс даёт слушателям не только знание инструментария, но и понимание его применения. Программа курса «Основы DevOps и Kubernetes. Полный инструментарий инженера» разработана в соответствии с профессиональным стандартом «Системный администратор информационно-коммуникационных систем». По окончании курса выдается удостоверение о повышении квалификации (при условии предоставления слушателем при наличии копии диплома о высшем образовании и других необходимых для оформления документов). Вы можете пройти обучение очно в комфортном классе в Москве и в онлайн формате, общаться с преподавателем и другими слушателями, задавать вопросы и комментировать ответы, а записи занятий доступны в любое время суток, вне зависимости от погодных условий, что позволит вам учиться в любом удобном для вас месте. Программа защищена авторским правом (Есть два формата проведения: онлайн и очно.)

Подойдет для админов, разработчиков и инженеров, кто хочет прокачаться в DevOps

Изучите базовые функциональные возможности платформы GitLab для DevOps. Разберемся на практике с базовыми возможностями от создания групп, проектов, добавления пользователей до написания скриптов для Gitlab CI/CD. Во второй части курса мы изучим основы Git. В третьей части курса как только вы освоитесь с интерфейсом и функциями GitLab, перейдем к написанию кода на YAML, разберемся с GitLab CI/CD pipeline.

Освоите базовые принципы DevOps и научитесь применять лучшие практики для разработки качественного и востребованного ПО

Освойте использование ИИ для ускорения разработки и повышения качества кода с нашим курсом! Что такое LLM и как они помогают разработчику Обзор: OpenAI Codex, GitHub Copilot, Cursor, Trae, Windsurf Этические аспекты и ограничения Галлюцинации в коде: как распознавать и проверять Практика: Знакомство с интерфейсами Первые промпты для генерации функций Сравнение ответов разных инструментов Анализ точности и полезности Особенности каждого инструмента: OpenAI Codex — мощь генерации Cursor — IDE-подобный подход к взаимодействию с GPT Trae — работа с контекстом и Git Windsurf — визуальное управление кодом Как выбрать подходящий под задачи команды Практика: Генерация простых скриптов и функций Работа с Git через ИИ Улучшение существующего кода Автоматизация повторяющихся задач Базовые техники промпт-инжиниринга Few-shot, Chain-of-Thought, Role prompting Как задавать конкретные задачи Примеры успешных промптов Практика: Генерация утилит по описанию Создание CLI-инструментов Написание REST API из промпта Оценка и доработка сгенерированного кода Как масштабировать проекты с помощью ИИ Управление модулями, зависимостями, версиями Поддержка актуальной документации Работа с несколькими файлами и контекстом Практика: Генерация архитектурных решений Рефакторинг больших частей кода Проверка совместимости между модулями Поддержка README и CONTEXT-документов Как создавать Implementation Plan Учет тестирования, зависимостей, покрытия Интеграция с GitHub и Jira Проверка логики решения до написания кода Практика: Генерация плана реализации Проверка на логические ошибки Переписывание и уточнение плана Использование плана как основы для Pull Request Архитектурная документация (README, AGENTS, CONTEXT) Как поддерживать её в актуальном состоянии Документирование изменений вместе с кодом Интеграция с CI/CD Практика: Автоматическое обновление README Генерация CONTEXT-файлов Проверка соответствия документации коду Обновление артефактов при каждом коммите Как внедрить ИИ в daily routine Проверка и одобрение кода от ИИ Ответственность за результат Работа с несколькими LLM-агентами Практика: Разработка фичи через "задача → план → выполнение" Отправка результата в Git Проверка и рецензирование Обсуждение: как сделать процесс предсказуемым Лучшие практики использования ИИ в разработке Критическое мышление при работе с ИИ Возможности и ограничения современных инструментов Практика: Финальное задание: Получить задачу Составить Implementation Plan Сгенерировать код Проверить и отправить в Git Обсуждение решений, обмен опытом Демонстрация полученных результатов