Курсы DevOps-инженеров: изучение технологий Docker, Kubernetes, Ansible, Terraform, Jenkins, Git, Python, Bash, YAML, JSON, виртуализации и системного администрирования.
JavaScript автотесты: TypeScript для типизации, WebDriverIO, Cypress, Playwright для браузерного тестирования. Jest, Mocha для unit тестов. Работа с базами данных, REST API тестирование, интеграция с CI/CD системами.
Оркестрация контейнеров: управление кластерами Kubernetes, деплой приложений. Автоскейлинг, балансировка нагрузки, безопасность кластера. Мониторинг и логирование, GitOps с Argo CD, работа с Helm charts, практика на Yandex Cloud.
Автоматизация ML процессов: версионирование данных и моделей, создание ML пайплайнов. Мониторинг производительности моделей, A/B тестирование ML решений. Облачные ML платформы, CI/CD для машинного обучения, контейнеризация моделей.
Курс профессиональной переподготовки «Системный администратор» по всей России. ✓ Дистанционное обучение ✓ Получение диплома с бесплатной доставкой ✓ Цена 29 980 руб.
Освоите Python с нуля до junior и найдете свою первую работу в IT. Изучите функционал языка, работу с данными, визуализацией и библиотеками3 месяца обучения и 187+ часов практики- Научитесь работать с чистым SQL и выполнять оптимизацию сложных запросов- Сможете применять на практике линтер, форматтер, github и методики deploy/devops- Научитесь программировать и заниматься профессиональной разработкой на Python
Site Reliability Engineering: Kubernetes для оркестрации, системы мониторинга и алертинга. Автоматизация инфраструктуры, облачные технологии AWS/GCP. Программирование на Golang, Infrastructure as Code, обеспечение высокой доступности сервисов.
Восполните пробелы и сможете избежать хаотичности знаний. Системно погрузитесь в особенности Linux, познакомитесь с best practices и научитесь работать с гибкими инструментами, экономящими время при решении задач.
Начните карьеру DevOps-инженера — с нуля до middle-уровня за 14 месяцев. Уже в середине курса сможете применять знания на практике и брать первые задачи в проектах или выходить на работу.
Автоматизация ML процессов: версионирование данных и моделей, создание ML пайплайнов. Мониторинг производительности моделей, A/B тестирование ML решений. Облачные ML платформы, CI/CD для машинного обучения, контейнеризация моделей.
Веб-разработка на Python: Django, Django REST Framework, Flask. Работа с базами данных, ORM, создание API. Асинхронное программирование, FastAPI. Основы DevOps, контейнеризация, развертывание приложений.
Программирование на C#: ООП, LINQ, многопоточность. ASP.NET Core для веб-приложений, Entity Framework для работы с БД. Web API, MVC паттерн. Контейнеризация Docker, основы DevOps и облачных технологий.
