Логотип Academy Market
Каталог курсов
0
Логотип Academy Market
Наверх
Изображение подборки
Обновлено

18.01.2026

Автор

Мария Лехнер

На чтение

28 минут

Топ-50 курсов по обучению Docker

Docker — это специализированная платформа, которая призвана помочь разработчикам и другим специалистам из сферы информационных технологий тестировать программное обеспечение, автоматизировать процесс его развертки и управлять контейнеризацией. В этом разделе мы собрали для вас топ лучших онлайн-курсов по работе с Docker для начинающих.

В них преподаватели знакомят студентов с интерфейсом и инструментами платформы, рассказывают о базовых и продвинутых возможностях, учат тестировать приложения, проводить их контейнеризацию, упаковывать вместе с окружением и развертывать на любом устройстве. Если вам давно требовалось освоить Docker, но вы не готовы сразу брать полноценное обучение, попробуйте бесплатный курс — он тоже есть в подборке. 

Ниже вы можете рассмотреть 50 курсов по работе с Docker

Средние зарплаты

hh.ru

Системный администратор

30 000 ₽ — 300 000 ₽

DevOps-инженер

70 000 ₽ — 350 000 ₽

Описание курса

Получишь максимум практических знаний о Docker.

Логотип школы
4,3
Data Scientist от GeekBrains
9 Месяцев
3 735 ₽ в месяц
115 771 ₽
199 015 ₽
Ещё -7% по промокоду

Программа курса

Вы познакомитесь с основами Data Science и выберете одну из двух специализаций для углублённого изучения. Вы познакомитесь с теорией посредством видеоуроков, выполните больше восьмидесяти заданий с обратной связью и разработаете ряд проектов для портфолио. 

1.
Основные курсы
2.
Дополнительные курсы

Чему вы научитесь

Работать с Big Data
Проводить разведывательный анализ данных
Формулировать и проверять гипотезы
Работать с моделями машинного обучения
Собирать и обрабатывать данные
Тестировать код

Программа курса

Обучение длится 6 месяцев. Для комфортной работы уделяйте обучению около 20 часов в неделю, но можете выбрать другой темп и брать каникулы. Вы будете участвовать в онлайн-вебинарах и воркшопах, где сможете пообщаться со специалистами из индустрии информационной безопасности. Практические задания вы будете выполнять в облачном симуляторе. 

1.
Бесплатная вводная часть
2.
Бонус: основы инфраструктуры и архитектуры
3.
Разведка в веб-приложениях
4.
Основные уязвимости веб-приложений
5.
Основы безопасной разработки веб-приложений
6.
Контейнеризация, Cloud и DevSecOps
7.
Правовые аспекты, документирование и отчётность
8.
Выпускной проект

Чему вы научитесь

Использовать методики безопасной разработки ПО
Использовать методики и инструменты для идентификации уязвимостей
Анализировать уязвимости и тестировать приложения на проникновение
Эффективно управлять секретами для предотвращения утечек
Применять инструменты и методики DevSecOps

Программа курса

В ходе онлайн-курса вы освоите языки программирования Python, Java и SQL, сможете проектировать базы данных, внедрять модели машинного обучения, пройдёте стажировку в партнёрской компании Нетологии, примете участие в дата-хакатоне и защитите ВКР.

1.
Первый год обучения
2.
Второй год обучения

Чему вы научитесь

Владеть языками программирования Python, SQL и Java
Трансформировать и обрабатывать данные
Работать с большими массивами данных
Проводить облачные вычисления
Применять принципы DevSecOps
Логотип школы
4 820 ₽ в месяц
149 427 ₽
258 748 ₽
Ещё -7% по промокоду

Программа курса

Вы познакомитесь с азами аналитики, пройдёте тестирование и выберите профессию для дальнейшего изучения. 

Теория подаётся в формате видеозанятий и интерактивных статей. Чтобы закрепить знания, вы выполните множество практических заданий с обратной связью и разработаете проекты, которые станут хорошим подспорьем для вашего резюме и портфолио. 

1.
Начало
2.
Профессии на выбор
3.
Трудоустройство

Чему вы научитесь

Разбираться в основах аналитики
Понимать, как устроенная современная сфера аналитики
Разбираться в особенностях отдельных профессий в области аналитики
Владеть базовыми методами аналитики
Работать с данными и инструментами аналитики
Разбираться в нюансах выбранной профессии

Преподаватели

Программа курса

На онлайн-курсе вы освоите все необходимые программы для работы fullstack-разработчика и проведёте тестирование фронтенда и бэкенда вашего приложения.

1.
1. Введение в профессию
2.
2. Основы веб-разработки
3.
3. Вёрстка HTML и CSS
4.
4. Работа с макетом сайта
5.
5. Базовый JavaScript
6.
6. Продвинутый JavaScript
7.
7. Тестирование frontend-части проекта и подготовка к запуску
8.
8. Основы backend-разработки
9.
9. Введение в Python: типы данных, функции, циклы, модули
10.
10. Углублённое программирование
11.
11. Основы объектно-ориентированного программирования (ООП)
12.
12. Работа с базами данных
13.
13. Потоки и процессы
14.
14. Работа с фреймворками Django и DRF
15.
15. Подготовка к запуску и тестирование backend-части проекта
16.
16. Системы контейнеризации
17.
17. Жизненный цикл ПО
18.
18. Как построить карьеру в IT
19.
19. Введение в UX/UI (тариф Pro)
20.
20. Работа с библиотекой React (тариф Pro)
21.
21. Работа с Linux (тариф Pro)
22.
22. Алгоритмы и структуры данных (тариф Pro)
23.
23. Развёртывание приложения (тариф Pro)
24.
Итоговый проект и диплом

Чему вы научитесь

Знать язык запросов SQL, работать с PostgreSQL, SQLite и MongoDB
Проектировать и внедрять API сторонних сервисов
Проводить контейнеризацию приложений в Docker
Разрабатывать unit-тесты
Использовать метод объектно-ориентированного программирования
Логотип школы
3 610 ₽ в месяц
64 995 ₽
185 700 ₽
Ещё -15% по промокоду

Программа курса

На курсе вы разберёте более 39 тестовых заданий и будете постоянно практиковаться, чтобы пополнять портфолио и иметь высокий шанс трудоустроиться!

1.
Программирование на Python
2.
Обработка и анализ данных в SQL
3.
Бэкенд (API) на Django
4.
Профессиональная разработка на Python
5.
DevOps и деплой
6.
Работа с API
7.
Карьерный модуль и Soft Skills

Чему вы научитесь

Обрабатывать и анализировать данные с помощью SQL
Интегрировать сервисы через API
Использовать линтеры, форматтеры, github
Создавать веб-сервисы
Интегрироваться с внешними системами

Программа курса

Получите новые профессиональные знания и компетенции для работы с эффективным инструментом DataLens для визуализации и анализа данных на онлайн-курсе у лучших преподавателей-практиков отрасли.

1.
Подключения и датасеты
2.
Чарты
3.
Дашборд
4.
Вычисляемые поля. Базовый уровень
5.
Параметризация
6.
Основные правила визуализации данных
7.
Права доступа
8.
Карты
9.
Вычисляемые поля. Продвинутый уровень

Чему вы научитесь

Строить графики
Создавать дашборды
Визуализировать данные
Работать со сложными формулами
Решать сложные аналитические задачи

Программа курса

На онлайн-курсе вы изучите основы Go, научитесь работать с протоколами, запросами, БД и многопоточностью, освоите Linux, Docker и CI/CD-практику.

1.
Введение в профессию
2.
Основы Go
3.
HTTP в Go и REST API
4.
SQL и базы данных
5.
Многопоточность в Go
6.
Linux
7.
CI/CD и Docker
8.
Финальный проект
9.
Карьерный трек: подготовка к трудоустройству
10.
Акселерация: активный поиск работы с поддержкой HR-экспертов

Чему вы научитесь

Разбираться в особенностях программирования на Go
Создавать unit-тесты для приложений
Подключать базы данных к готовым приложениям
Создавать многопоточные программы
Работать в Linux и Docker

Инструменты

Программа курса

На онлайн-курсе вы изучите основы языка Go, научитесь работать с конкурентной моделью многопоточности, EDA и архитектурой микросервисов, защитите индивидуальный и командный проекты и подготовитесь к трудоустройству.

1.
Основы Golang - 1 месяц
2.
Работа с пакетами, каналами и горутинами - 1 месяц
3.
Основные принципы программирования - 1 месяц
4.
Pre-project - 1 месяц
5.
Go Advanced - 1 месяц
6.
Командный проект - 1 месяц
7.
Подготовка к собеседованию - 2 месяца
8.
Трудоустройство - 1 месяц

Чему вы научитесь

Писать высокопроизводительные программные решения
Интегрировать внешние сервисы с помощью API
Работать с облачными сервисами
Оптимизировать серверную реализацию программы
Разбираться в возможностях баз данных
Иллюстрация к факту

История создания

Открытая платформа Docker былы разработана компанией dotCloud и впервые выпущена в свет в 2013 году. Код программы написан на языке Go.

Программа курса

Бесплатный курс предназначен для самостоятельно обучения. Вы изучите теорию и выполните интерактивные задания в любое удобное время. Также вам предстоит разработать собственного программного помощника. 

1.
Знакомство с Python
2.
Циклы и ветвления
3.
Функции
4.
Словари и множества

Чему вы научитесь

Разбираться в основах бэкенд-разработки
Программировать на Python на базовом уровне
Писать несложный код
Создавать программных помощников
Разбираться в серверной части приложения

Инструменты

Программа курса

Погрузитесь в мир фулстек-разработки за 20 месяцев с курсом, который включает 20 модулей с актуальными технологиями, такими как TypeScript, React и Node.js. Вы создадите 15 реальных проектов и выполните более 700 задач.

В процессе обучения вас ждут воркшопы, парное программирование и работа в команде с разработчиками из крупных компаний. Онлайн-школа "Яндекс Практикум" предлагает вам структурированное обучение в формате спринтов и гарантирует обратную связь от опытных наставников.

После окончания курса вы получите диплом о профессиональной переподготовке и помощь в поиске работы в течение 7 месяцев.

1.
HTML, CSS, JavaScript: вводный модуль
2.
Как устроено обучение
3.
HTML и CSS: лэйаут, доступность и интерактив
4.
Дизайн, адаптивная вёрстка, декорирование
5.
Базовый JavaScript
6.
Продвинутый JavaScript
7.
TypeScript и ООП
8.
Проектный месяц
9.
Интерфейсы с использованием React
10.
Роутинг и авторизация
11.
Тестирование React-приложений
12.
Основы Node.js, Express и MongoDB
13.
PostgreSQL и Nest.js
14.
Деплой и автоматизация
15.
Обеспечение безопасности приложения
16.
Проектный месяц
17.
Алгоритмы и структуры данных
18.
Софт-скилы для разработчиков
19.
Помощь в трудоустройстве

Чему вы научитесь

Создавать структуры и оформления веб-страниц
Работать с DOM и создание интерактивных элементов
Использовать системы сборки Webpack и Parcel
Применять процессоры Sass и LESS
Разрабатывать RESTful и GraphQL API

Программа курса

Дистанционный курс по автоматизации тестирования от лучших экспертов-практиков отрасли открывает новые возможности для карьерного и профессионального роста в IT-сфере.

1.
Введение в профессию
2.
Основы Java
3.
Основы юнит-тестов и UI-тестирование
4.
Юнит-тесты
5.
Тестирование API
6.
Инфраструктура и архитектура
7.
Итоговая работа
8.
Selenide
9.
Базы данных
10.
JUnit 5
11.
Карьерный трек
12.
Вебинары для разбора сложных тем

Чему вы научитесь

Выстраивать процесс автоматизации
Создавать автотесты для веб-приложений
Освоить базовые навыки языка программирования Java
Составлять отчёты о результатах тестов в Allure
Работать с продвинутыми инструментами JUnit 5, Selenide и Postman

Программа курса

На онлайн-курсе вы изучите базовую терминологию, разберёте основы C++, научитесь повышать производительность программы и оптимизировать процессы, улучшать качество кода и проектировать векторы.

1.
Базовые понятия программирования
2.
Основы C++ с Qt
3.
Производительность и оптимизация
4.
Качество кода
5.
Проектирование сложных программ
6.
Итоговый проект: электронная таблица
7.
Подготовка к трудоустройству
8.
Акселерация
9.
Расширенный курс "Разработчик C++"

Чему вы научитесь

Писать программы на C++
Создавать графические приложения с помощью фреймворка Qt
Профилировать программы и ускорять их работу
Разбираться в методах и средствах рефакторинга
Автоматизировать сборку ПО в CMake
Логотип школы
4 806 ₽ в месяц
149 001 ₽
236 509 ₽
Ещё -7% по промокоду

Программа курса

Приобрести одну из самых востребованных специальностей в IT-отрасли с перспективой профессионального и карьерного роста возможно всего за 10 месяцев онлайн обучения у топовых преподавателей лучших школ.

1.
Основные курсы
2.
Дополнительные курсы

Чему вы научитесь

Работать с базами данных и API
Понимать принципы ООП
Использовать систему контроля версий Git
Знать принципы работы протоколов HTTP, HTTPS и WebSockets
Работать с базовыми алгоритмами и типами данных в Python
Логотип школы
3 009 ₽ в месяц
97 500 ₽
180 576 ₽

Программа курса

Вас ждут вебинары с экспертами в области системного администрирования, а также практические задания и дипломный проект, во время выполнения которого вы сможете создать и настроить свой первый продуктовый сервис.

1.
Обзор IT-систем
2.
Операционная система Linux
3.
Администрирование Linux
4.
Сеть и сетевые протоколы
5.
Программирование на Bash
6.
Основы программирования на Python
7.
Виртуализация
8.
Автоматизация администрирования инфраструктуры
9.
Введение в DevOps
10.
Мониторинг
11.
Отказоустойчивость
12.
Системы хранения и передачи данных
13.
Реляционные базы данных
14.
Информационная безопасность
15.
Дипломный практикум
16.
Карьера в системном администрировании

Чему вы научитесь

Создавать продуктивный сервис
Настраивать кеширование и базы данных
Автоматизировать развёртывание и управление приложениями
Работать с сетью и прокси-серверами
Защитить сервер и приложение от DDoS-атак

Программа курса

За 5,5 месяцев вы будете создавать два проекта: мессенджер и игру, используя JavaScript, TypeScript и CSS. Обучение проходит онлайн, позволяя вам учиться в удобном темпе. Поддержка от YandexGPT поможет в освоении сложных тем.

По окончании курса вы получите диплом и сертификат, подтверждающие ваши знания. Два готовых проекта в вашем портфолио станут отличным аргументом при устройстве на работу.  

Кроме того, "Яндекс Практикум" гарантирует возврат стоимости курса, если вы устроитесь в Яндекс в течение полугода после окончания обучения.

1.
Бесплатная вводная часть
2.
Самостоятельный проект «Веб-мессенджер»
3.
Каникулы
4.
Управление проектом на удалённом сервере
5.
Алгоритмы и структуры данных
6.
Вебинары для разбора сложных тем, сессии Q&A

Чему вы научитесь

Использовать препроцессоры (например, SASS или LESS)
Работать с DOM и событиями
Создавать компонентов и управлять состоянием приложения
Использовать библиотеки для маршрутизации и управления состоянием (например, Redux, Vuex)
Работать с пакетными менеджерами (npm, Yarn)
Работать с RESTful API и GraphQL
Участвовать в код-ревью и командных обсуждениях

Программа курса

Обучение на выбранной образовательной программе даст слушателям возможность освоить базовые навыки программирования и разработки различных сервисов.

1.
Как стать ML‑инженер
2.
Разработка пайплайнов подготовки данных и обучения моделей
3.
Улучшение baseline-модели
4.
Релиз модели в продакшн
5.
Создание рекомендательной системы
6.
Создание Uplift-модели
7.
Итоговый проект
8.
Сферы применения машинного обучения

Чему вы научитесь

Проектировать мелкосервисную архитектуру
Работать с облачными хранилищами
Разбираться в особенностях машинного обучения
Создавать 3D-модели
Использовать методики машинного обучения

Инструменты

Программа курса

Этот курс поможет вам стать востребованным специалистом, способным решать сложные задачи в области DevOps и строить успешную карьеру в IT.

1.
Как стать специалистом по DevOps
2.
Системы контроля версий и автоматизация сборки приложений
3.
Гибкие методологии и Сontinuous Integration
4.
Сети и основы работы на серверах Linux
5.
Continuous Delivery и Continuous Deployment
6.
Infrastructure as Code и системы управления конфигурацией
7.
DBOps: реляционные и нереляционные базы данных
8.
Docker-контейнеризация и хранение данных
9.
Микросервисы, балансировка и кеширование
10.
Kubernetes. Деплой и обеспечение надежности приложения
11.
Логирование и мониторинг ошибок
12.
Итоговый проект

Чему вы научитесь

Автоматизировать процессы разработки, тестирования и развертывания приложений
Обеспечивать непрерывную интеграцию и непрерывную доставку (CI/CD)
Мониторить и управлять производительностью приложений и инфраструктуры
Эффективно сотрудничать с разработчиками и операционниками
Развертывать и управлять приложениями в облаке

Программа курса

Вы изучите теоретические материалы и выполните практические задания. После окончания обучения пройдете практику у партнеров программы. После обучения получите дипломы государственного образца от НИУ ВШЭ и Нетологии.

1.
Первый год обучения
2.
Второй год обучения

Чему вы научитесь

Программировать на Python
Диагностировать информационные угрозы
Проектировать системы защиты информации
Обеспечивать безопасность облачных технологий
Настраивать уровень доступа пользователей

Преподаватели

Александр Морковчин

Специалист по кибербезопасности

Владимир Кочетков

Руководитель отдела исследований и разработки анализаторов кода в Positive Technologies

Дмитрий Курамин

Старший консультант по информационной безопасности в центре ИБ

Олег Евсютин

Заведующий кафедрой информационной безопасности киберфизических систем в НИУ ВШЭ

Александр Зубарев

Сертифицированный преподаватель CISCO

Илья Воложанин

Руководитель группы в центре ИБ

Денис Салихов

Специалист по информационной безопасности

Оксана Докучаева

Главный специалист отдела мониторинга и оценки рисков сетевой безопасности

Юрий Иванов

Специалист по кибербезопасности

Павел Новожилов

Руководитель группы по комплаенс-проектам в Инфосистема Джет

Антон Сергеев

Координатор проектов в области цифровизации, IT, кибербезопасности

Антон Лукашов

Vulnerability Management Analyst в Совкомбанк-Технологии

Инструменты

Иллюстрация к факту

Что такое контейнеризация?

Контейнеризация — одна из основных функций Docker, за что он горячо любим специалистами по всему миру. Сам по себе процесс контейнеризации подразумевает упаковку приложения в условный контейнер, в котором все необходимые условия для корректной работы программы в отрыве от основной ОС.

Логотип школы
3 881 ₽ в месяц
93 135 ₽
169 336 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Онлайн-курс "Java-разработчик с нуля" будет полезен всем, кто решил пройти современное обучение у экспертов-практиков, освоить инструменты популярного языка программирования и самостоятельно создавать востребованные веб-приложения.

1.
Уровень 1
2.
Уровень 2
3.
Уровень 3
4.
Уровень 4
5.
Дополнительные курсы

Чему вы научитесь

Тестировать приложения
Писать понятный код на Java
Разрабатывать веб-приложения
Применять паттерны проектирования приложений
Разбираться в принципах ООП

Программа курса

Курс научит вас вести бэкенд-разработку при помощи Python и других инструментов программирования. Программа поделена на спринты. Вы будете изучать теорию в учебнике и выполнять задания в тренажёре. Также вас ждут воркшопы и учебные проекты. 

1.
Основы Python
2.
Углублённый Python
3.
Алгоритмы и структуры данных
4.
Бэкенд на Django
5.
API: интерфейс взаимодействия программ
6.
Управление проектом на удалённом сервере
7.
Итоговый проект «Фудграм»
8.
Карьерный трек: подготовка к трудоустройству
9.
Акселерация: активный поиск работы с поддержкой HR-экспертов
10.
Воркшопы для разбора сложных тем, сессии Q&A
11.
Нейросети для разработчиков
12.
Расширенный курс «Python-разработчик»

Чему вы научитесь

Программировать на Python
Вести бэкенд-разработку
Управлять данными
Работать с логикой и алгоритмами
Настраивать взаимодействие с другими приложениями
Логотип школы
119 000 ₽
Ещё -10 000 ₽ по промокоду

Программа курса

Вам предстоит изучать теорию и выполнять практические задания. В конце курса ваше портфолио пополнится пятью проектами, а Хекслет вернет деньги, если у вас не получится найти работу.

1.
Основы Java
2.
Алгоритмы и структуры данных
3.
Объектно-Ориентированное программирование
4.
Веб-технологии
5.
Корпоративные приложения на Spring Boot
6.
Продвинутая Java

Чему вы научитесь

Работать с фреймворков Spring Boot
Проводить автоматизированное тестирование
Пользоваться SQL-запросами
Создавать приложения для e-commerce

Инструменты

Программа курса

На онлайн-курсе вы освоите Java, научитесь пользоваться фреймворком Spring Boot и разрабатывать архитектуру микросервисов.

1.
Основы Java
2.
Java Core: введение
3.
Каникулы
4.
Java Core: продолжение
5.
Каникулы
6.
Spring Boot и работа с базами данных
7.
Каникулы
8.
Spring, ORM и работа на сервере
9.
Каникулы
10.
Групповой проект
11.
Продвинутая бэкенд-разработка
12.
Каникулы
13.
Дипломный проект
14.
Нейросети для разработчиков
15.
Карьерный трек: подготовка к трудоустройству
16.
Акселерация: активный поиск работы с поддержкой HR-экспертов

Чему вы научитесь

Работать в Git в коллективе разработчиков
Использовать фреймворк Spring Boot для создания REST API
Проводить тестирование кода с помощью библиотеки JUnit
Знать продвинутые возможности фреймворка Spring
Понимать принципы объектно-реляционного отображения
Логотип школы
5 617 ₽ в месяц
190 971 ₽
347 221 ₽

Программа курса

В итоге, выпускники курса должны быть способны разрабатывать и поддерживать Java-приложения различной сложности. 

1.
Уровень 1
2.
Уровень 2
3.
Уровень 3
4.
Уровень 4
5.
Дополнительные курсы

Чему вы научитесь

Писать, компилировать и запускать Java-программы
Разрабатывать объектно-ориентированные программы, используя принципы абстракции, инкапсуляции, наследования и полиморфизма
Использовать различные коллекции для эффективной работы с данными
Обрабатывать исключения и создавать устойчивый к ошибкам код
Разрабатывать веб-приложения с помощью Spring Framework (или других фреймворков)
Взаимодействовать с базами данных (SQL) и использовать ORM фреймворки
Решать алгоритмические задачи и оптимизировать код

Программа курса

На онлайн-курсе вы научитесь редактировать модели данных, освоите ETL-автоматизацию, поработаете с разными типами баз, хранилищ и озёр данных и разберётесь в работе с облачными сервисами.

1.
Бесплатный вводный курс. Простая витрина данных
2.
Актуализация модели данных
3.
DWH: пересмотр модели данных
4.
ETL: автоматизация подготовки данных
5.
Проверка качества данных
6.
Каникулы
7.
DWH для нескольких источников
8.
Аналитические базы данных
9.
Организация Data Lake
10.
Каникулы
11.
Потоковая обработка данных
12.
Облачные технологии
13.
Выпускной проект

Чему вы научитесь

Актуализировать модели данных
Работать с хранилищами данных
Автоматизировать подготовку данных с помощью ETL
Разбираться в потоковой обработке данных
Работать с данными в облачном сервисе

Программа курса

Курс научит автоматизировать некоторые задачи тестирования при помощи Python и других инструментов. Вы будете изучать наглядную теорию по учебнику и выполнять практические задания в тренажёрах. Также вас ждут вебинары с опытными специалистами и проектные работы для портфолио. 

1.
Бесплатное введение
2.
Основы Python
3.
ООП: наследование и полиморфизм
4.
ООП: инкапсуляция
5.
Юнит-тестирование
6.
UI-тестирование
7.
Page Object Model
8.
Тестирование API
9.
Архитектура
10.
Итоговый проект
11.
Основы работы с базами данных — дополнительный модуль
12.
Трудоустройство
13.
Вебинары для разбора сложных тем, сессии Q&A
14.
Расширенный курс «Автоматизатор тестирования на Python»

Чему вы научитесь

Программировать на Python
Автоматизировать рутинные задачи тестирования
Проводить юнит-тесты
Организовывать юнит-тесты
Работать с архитектурой приложений
Разбираться в принципах объектно-ориентированного программирования

Программа курса

Студенты могут выбрать стандартную версию курса или расширенный тариф с дополнительными темами и заданиями. В течение 7 месяцев после завершения обучения карьерный центр школы будет помогать вам в поисках работы по новой специальности.

1.
Основы Java
2.
Java Core: введение
3.
Java Core: продолжение
4.
Spring Boot и работа с базами данных
5.
Групповой проект
6.
Spring, ORM и работа на сервере
7.
Теория для подготовки к собеседованиям
8.
Итоговый проект ExploreWithMe
9.
Карьерный трек: подготовка к трудоустройству
10.
Акселерация: активный поиск работы с поддержкой HR-экспертов
11.
Вебинары для разбора сложных тем, сессии Q&A
12.
Нейросети для разработчиков
13.
Расширенный курс "Java-разработчик"

Чему вы научитесь

Писать код на Java
Использовать командную строку git
Применять фреймворк Spring
Проверять код при помощи нейросетей
Работать в команде с другими разработчиками

Программа курса

Вас ждет множество теоретических занятий для обучения навыкам обеспечения информационной безопасности, практические занятия, где вы освоите все необходимые инструменты и программы, а также 3 итоговых проекта, из которых вы выберете понравившийся и выполните его.

1.
Основы информационной безопасности
2.
Сети передачи данных и безопасность
3.
Английский язык для начинающих разработчиков
4.
Безопасность операционных систем, системное программирование
5.
Курсовой проект Secure Messenger
6.
Современная разработка ПО
7.
Веб-приложения
8.
Курсовой проект «Ecommerce-сервис»
9.
Аttack & Defence
10.
Современная киберпреступность и методы противодействия
11.
Реагирование на инциденты ИБ и проактивный поиск угроз
12.
Карьера в информационной безопасности
13.
Дипломный проект

Чему вы научитесь

Обеспечивать безопасную работу информационных систем
Выстраивать системы безопасности
Классифицировать виды атак и знать их особенности
Работать с различными операционными системами

Преподаватели

Анастасия Баринова

Заместитель руководителя

Семён Рогачёв

Специалист по исследованию вредоносного кода

Роман Резвухин

Заместитель руководителя Лаборатории компьютерной криминалистики по исследованию вредоносного кода

Андрей Прошин

Менеджер по развитию бизнеса

Данил Карандин

Senior Purple Team Engineer в Gartner

Александр Зубарев

Сертифицированный преподаватель CISCO

Анатолий Тыкушкин

Специалист по компьютерной криминалистике в Group-IB

Павел Арланов

Руководитель отдела информационной безопасности

Нияз Кашапов

Application Security

Александр Колесников

Вирусный аналитик в Лаборатория Касперского

Роман Жуков

Менеджер по продуктовой безопасности

Владислав Азерский

Специалист по компьютерной криминалистике

Александр Сухарев

Руководитель направления сетевой и инфраструктурной безопасности

Светлана Островская

Киберкриминалист

Иван Чупров

Ведущий инженер по информационной безопасности

Антон Лукашов

Vulnerability Management Analyst в Совкомбанк-Технологии

Программа курса

В результате обучения вы станете ценным специалистом, способным проектировать, развертывать и поддерживать сложные production-системы, обеспечивая их стабильность, производительность и безопасность.

1.
1. Введение
2.
2. Отказоустойчивость инфраструктуры в Yandex Cloud
3.
3. Безопасность и разграничение доступов в Kubernetes
4.
4. Безопасность вокруг контейнеров
5.
5. Настройка мониторинга для продуктивной и непродуктивной сред
6.
6. Итоги курса

Чему вы научитесь

Проектировать системы с учетом потенциальных точек отказа и механизмов их минимизации, обеспечивая непрерывность работы сервисов
Определять оптимальную структуру системы, выбирать подходящие компоненты и технологии, учитывая требования к производительности, отказоустойчивости и безопасности
Разрабатывать стратегии масштабирования, позволяющие адаптировать систему к изменяющимся нагрузкам и росту объемов данных
Использовать инструменты автоматизации (например, Ansible, Terraform) для быстрого и надежного развертывания систем в различных средах
Внедрять меры безопасности, включая контроль доступа, шифрование данных и защиту от атак
Решать сложные задачи, связанные с обеспечением стабильности, производительности и безопасности систем
Иллюстрация к факту

Что такое образ контейнера?

Зачастую в кулуарных обсуждениях специалистов можно встретиться с понятием "образ контейнера" и вполне заслуженно озадачиться. Спешу развеять все вопросы: так называют файл с исходным кодом или любыми другими объектами, которые требуются для корректного запуска контейнеризированной программы.

Программа курса

Вас ждут вебинары и практические задания, направленные на погружение в сферу DevOps. После выполнения каждого задания вы получите фидбэк от преподавателей.

1.
DevOps-инженер: введение в профессию
2.
Операционная система Linux
3.
Английский язык для начинающих разработчиков
4.
Сеть, сетевые протоколы и Bash
5.
Виртуализация, автоматизация и CI/CD
6.
Мониторинг и отказоустойчивость
7.
Системы управления версиями
8.
Системы хранения и передачи данных
9.
Реляционные базы данных и инфобезопасность
10.
Виртуализация в DevOps
11.
Администрирование баз данных
12.
Облачная инфраструктура. Terraform
13.
Система управления конфигурациями
14.
Непрерывная разработка и интеграция
15.
Мониторинг и логи
16.
Микросервисная архитектура
17.
Администрирование кластера Kubernetes
18.
Конфигурация Kubernetes
19.
Сетевая безопасность в Kubernetes
20.
Организация проекта при помощи облачных провайдеров
21.
Итоговый проект
22.
Карьера в DevOps

Чему вы научитесь

Синхронизировать этапы разработки
Администрировать Linux
Выстраивать процесс DevOps
Автоматизировать процессы
Отлаживать операционную систему

Программа курса

Бесплатный курс научит вас работать с динамичными средами. Вы прочитаете лонгриды и выполните практические задания, основанные на задачах перспективной стартап-компании.

1.
Введение
2.
Выдадим доступы к проекту, организуем Dev и Stage контуры
3.
Настроим динамические окружения
4.
Сэкономим ресурсы и наполним базу тестовыми данными
5.
Итоги курса

Чему вы научитесь

Настраивать инфраструктуру под развёртывание динамических окружений
Работать с Yandex Data Transfer
Оптимизировать ресурсы системы
Автоматизировать отдельные процессы
Работать с CI/CD-процессами

Программа курса

На прохождение курса понадобится от 8 месяцев, если вы сможете обучаться в интенсивном режиме. Программа окупится уже через полгода: к тому моменту вы получите карьерные советы и сможете зарабатывать в IT. 

1.
Основы онлайн-обучения
2.
Введение в профессию
3.
Удаленная работа
4.
Жизненный цикл ПО
5.
Введение в IT
6.
Основы программирования
7.
Начало работы с Python
8.
Типы данных
9.
Функции
10.
Условия, циклы и рекурсии
11.
Модули, библиотеки и файлы
12.
Углубленное программирование
13.
Объектно-ориентированное программирование (ООП)
14.
Анализ кода
15.
Backend
16.
Работа с базами данных
17.
Потоки, процессы и асинхронность
18.
Работа с фреймворком Django
19.
API и RestAPI
20.
Системы контейнеризации и Docker
21.
Тестирование
22.
Выпускной проект
23.
Карьерный трек

Чему вы научитесь

Владеть языком программирования Python
Работать с базами данных
Использовать Git и Github
Проводить автотестирование программ
Применять инструменты тестирования приложений
Логотип школы
4 567 ₽ в месяц
141 578 ₽
207 440 ₽
Ещё -7% по промокоду

Программа курса

На онлайн-курсе вы научитесь писать код на Python, обретёте базовые знания в области DevOps-инжиниринга, а также выучите язык запросов SQL.

1.
Основные курсы
2.
Дополнительные курсы

Чему вы научитесь

Программировать на Python
Обеспечивать стабильность и безопасность сервисов
Тестировать Ansible-код
Настраивать мониторинг
Управлять непрерывной интеграцией
Логотип школы
150 960 ₽
403 636 ₽
Ещё -10% по промокоду

Программа курса

Пройдите обучение на онлайн-курсе у лучших экспертов IT-отрасли, получите профессиональные знания и навыки и станьте незаменимым членом команды разработчиков ПО.

1.
Это база. Base!
2.
С места - в карьеру
3.
Приколы автоматизации
4.
The end и титры

Чему вы научитесь

Тестировать мобильные приложения, сайты и ПО
Проводить ручное и автоматическое тестирование
Работать с Git
Разрабатывать тест-план и тестовую стратегию
Работать с системами баг-трекинга
Логотип школы
89 800 ₽
224 500 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

На данном интенсивном шестимесячном курсе вас ждет уникальное сочетание теоретических знаний и практических навыков. Вы проведете 67 часов за глубоким изучением материала и 193 часа, выполняя активные практические задания. В процессе обучения вы решите 69 различных задач, что поможет вам закрепить приобретенные навыки, а также разработаете 17 завершенных проектов, которые значительно обогатят ваше портфолио и позволят продемонстрировать ваши умения потенциальным работодателям.

 
 
 
 
1.
Основы языка программирования Python
2.
Система контроля версий Git
3.
Linux: основы процессов и потоков
4.
Алгоритмы и структуры данных
5.
Базы данных
6.
Расширенные возможности Python
7.
Фреймворк Flask
8.
Фреймворк Django
9.
Бонусные модули

Чему вы научитесь

Работать с основными структурами данных, такими как списки, кортежи, множества и словари
Использовать функции и модули для организации кода и повторного использования логики
Взаимодействовать с внешними библиотеками и фреймворками
Создавать веб-приложения с использованием фреймворков, обеспечивая взаимодействие с базами данных
Работать с API для получения и отправки данных между различными сервисами

Программа курса

Чтобы попасть на магистратуру, подайте необходимые документы и сдайте вступительные экзамены. Обучение будет проходить на платформе онлайн-школы. На курсе можно решать собственные рабочие задачи. У вас будет студенческий билет, который позволит посещать мероприятия вуза. Вас также ждёт практика в крупных компаниях или на текущем рабочем месте. 

1.
Всё о поступлении, учёбе и карьерных перспективах
2.
Перезачёты и упрощённая аттестация
3.
1 семестр
4.
2 семестр
5.
3 семестр
6.
4 семестр

Чему вы научитесь

Разбираться в теории и методологии DevOps
Программировать на разных языках
Работать с большими данными
Работать с машинным обучением
Развивать софт скиллы

Программа курса

Изучение учебных материалов выбранной программы даст студентам возможность разобраться в базовых принципах обработки информации. Слушатели освоят навыки работы с информацией.

1.
Основы Python
2.
Инструменты разработчика
3.
Углубленный Python
4.
Алгоритмы и структуры данных
5.
Основы SQL и баз данных
6.
Продвинутый SQL для работы с данными
7.
Промежуточный проект
8.
Как построить аналитическое хранилище данных
9.
Работа с данными в хранилище
10.
ETL: автоматизация подготовки данных
11.
Проверка качества данных
12.
DWH для нескольких источников
13.
Аналитические базы данных
14.
Организация Data Lake
15.
Потоковая обработка данных
16.
Облачные технологии
17.
Выпускной проект или пет-проект
18.
Карьерный трек: подготовка к трудоустройству
19.
Акселерация: активный поиск работы с поддержкой HR-экспертов

Чему вы научитесь

Работать с разными типами данных
Обрабатывать информацию
Разрабатывать мобильную инфраструктуру
Структурировать данные
Использовать языки программирования
Логотип школы
4,2
DevOps-инженер от Skillbox
12 Месяцев
200 уроков
4 757 ₽ в месяц
161 751 ₽
359 447 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Вас ждёт погружение в процессы DevOps, с помощью которых вы сможете усовершенствовать и ускорить разработку приложений, а также развёртывать и поддерживать IT-инфраструктуру. По итогам обучения защитите дипломный проект, который дополнит ваше портфолио.

1.
Python Basic
2.
Devops-инженер. Основы
3.
Воркшопы для участников
4.
Итоговый проект. Инфраструктурная платформа

Чему вы научитесь

Внедрять принципы DevOps в существующие IT-процессы
Программировать на Python
Работать с инфраструктурой как с кодом
Управлять CI/CD процессами
Автоматизировать развёртывание и тестирование приложений

Программа курса

Программа курса подготовит специалистов, которые смогут работать в области анализа данных и машинного обучения. Студенты освоят техники построения, обучения и оценки моделей.

1.
1-й семестр
2.
2-й семестр
3.
3-й семестр
4.
4-й семестр

Чему вы научитесь

Разбираться в основах машинного обучения
Создавать модели машинного обучения
Использовать методы машинного обучения
Работать с большими данными
Проводить анализ данных
Иллюстрация к факту

Самые популярные образы контейнеров

Компания DataDog, специализирующаяся на исследованиях в сфере DevOps, назвала лидеров среди образов контейнеров. Первые три строки топа заняли Nginx, Redis и PostgreSQL соответственно.

Программа курса

Откройте для себя мир высоких технологий с курсом, который включает стажировку в IT-компании и обучение под руководством практиков. За 18 модулей вы освоите все аспекты DevOps, пройдете 244 часа занятий и создадите 2-6 проектов для портфолио.

По завершении курса вы получите удостоверение и сертификат на английском языке. "Eduson Аcademy" также поможет с поиском работы в СНГ и ЕС, предоставляя поддержку в подготовке резюме и собеседований.

1.
Введение в DevOps
2.
Операционные системы
3.
Компьютерные сети
4.
Системы виртуализации
5.
Unix утилиты
6.
Репозитории
7.
Bash/Shell
8.
Веб-серверы
9.
Сертификаты SSL/TLS
10.
Базы данных
11.
Управление конфигурацией
12.
Docker и микросервисная архитектура
13.
Python
14.
Continuous integration
15.
Облачные технологии. GCP & AWS
16.
Инфраструктура как код (IaC)
17.
Kubernetes
18.
Мониторинг
19.
Логирование
20.
Методологии Agile/Scrum/DevOps
21.
День консультаций по дипломному проекту
22.
Онлайн-занятие «Поиск работы в IT»
23.
Защита дипломного проекта

Чему вы научитесь

Генерировать автоматизированные процессы развертывания с использованием инструментов CI/CD
Создавать инфраструктуру как код (IaC) с помощью Terraform или CloudFormation
Работать с контейнерами и оркестраторами, такими как Docker и Kubernetes, для управления приложениями
Взаимодействовать с облачными платформами (AWS, Azure, Google Cloud) для развертывания и управления ресурсами
Настраивать системы мониторинга и логирования для отслеживания производительности приложений и инфраструктуры
Автоматизировать процессы тестирования и интеграции для повышения качества программного обеспечения
Разрабатывать скрипты на языках программирования (например, Python, Bash) для автоматизации рутинных задач

Программа курса

В этом симуляторе вас ждёт более восьмидесяти задач трёх уровней сложности. Задания направлены на обучение работе конкретному навыку либо использованию того или иного инструмента.

1.
Новое в подписке
2.
Python
3.
SQL
4.
Метрики
5.
Знакомство с новыми инструментами
6.
Модели прогноза
7.
Динамическое ценообразование
8.
Рекомендательные системы
9.
NLP & LLM
10.
Тестирование в Python
11.
A/B-тестирование
12.
Матчинг
13.
Ещё задачи

Чему вы научитесь

Документировать и тестировать код
Понимать статистические критерии и связывать их с моделями машинного обучения
Реализовывать кастомные метрики и алгоритмы
Использовать линтеры и строить эмбеддинги
Деплоить модели и сервисы

Программа курса

Запустите свою карьеру в области машинного обучения! Курс состоит из 248 часов обучения и включает 11 модулей, которые сфокусированы на развитии ваших профессиональных компетенций. Вы выполните от 2 до 6 реальных проектов, которые не только обогатят ваше портфолио, но и наглядно продемонстрируют ваши умения. После успешного завершения итогового проекта вы получите удостоверение о повышении квалификации и сертификат на английском языке.

1.
Введение в ML и DL
2.
Компьютерное зрение
3.
Обработка текста
4.
Развёртывание моделей машинного обучения в производственной среде

Чему вы научитесь

Генерировать модели машинного обучения для решения конкретных задач
Создавать алгоритмы для обработки и анализа данных
Работать с библиотеками и фреймворками, такими как TensorFlow, Keras и Scikit-learn
Взаимодействовать с различными форматами данных, включая CSV, JSON и базы данных SQL
Применять методы предобработки данных для улучшения качества входной информации
Разрабатывать и тестировать модели машинного обучения с использованием методов кросс-валидации
Анализировать результаты работы моделей и проводить их оценку с помощью метрик

Инструменты

Программа курса

На курсе вы изучите актуальные инструменты специалиста по DevOps-инжинирингу. Преподаватели объяснят сложную теорию и потренируют вас применять навыки на практике.

1.
Методология DevOps
2.
Основы сетей
3.
Linux
4.
Системы контроля версий, использование Git
5.
Основы баз данных
6.
Python
7.
Docker
8.
Управление конфигурациями. Ansible
9.
Управление конфигурациями. Terraform
10.
AWS, Yandex Cloud, Google Cloud. Основы облачных технологий
11.
Оркестрация контейнеров. Kubernetes
12.
Мониторинг. Zabbix, ELK, Prometheus, Grafana

Чему вы научитесь

Использовать инструменты DevOps-инжиниринга
Программировать на Python
Работать с операционной системой Linux
Управлять конфигурациями с помощью Terraform и Ansible
Вести мониторинг с помощью Zabbix, ELK, Prometheus и Grafana

Программа курса

Курс проходит в формате онлайн-уроков. После каждого из них вы получите домашнее задание, где отработаете полученные знания на практике. В программу включен бонусный модуль английского языка для начинающих разработчиков. 

После курса вы получите диплом о повышении квалификации и индивидуальную карьерную консультацию.

1.
Основы языка программирования Python
2.
Git — система контроля версий
3.
Курсовой проект «Облачный архиватор»
4.
Английский язык для начинающих разработчиков
5.
Базы данных
6.
Python продвинутый
7.
Курсовой проект VKinder
8.
Django
9.
Построение API на Django
10.
Основы DevOps
11.
Продвинутая web-разработка и фреймворк Flask
12.
Карьера в Python-разработке

Чему вы научитесь

Строить API на Django
Использовать в работе GIT
Работать с базами данных
Писать алгоритмы для повседневных задач
Создавать несложные программы на Python
Использовать методы непрерывной интеграции CI/CD

Преподаватели

Логотип школы
129 200 ₽
345 455 ₽
Ещё -10% по промокоду

Программа курса

Курс пригодится тем, кто уже имеет опыт в программировании и хочет углубиться в Backend, а также тем, кто желает погрузиться в сферу разработки с нуля.

Чему вы научитесь

Быстро решать задачи с помощью искусственного интеллекта
Верстать сайты с помощью HTML и CSS
Адаптировать сайты под разные устройства
Работать с переменными JavaScript
Работать в команде разработки

Программа курса

Программа курса содержит множество форматов обучения. Вы будете погружаться в теорию и отрабатывать её на практике. В конце вы создадите полноценный проект для портфолио.

1.
Введение в профессию тестировщика
2.
Жизненный цикл ПО
3.
Особенности удаленной работы
4.
Основы тестирования
5.
Клиент-серверное взаимодействие
6.
Основы HTML и CSS
7.
Инструменты для ручного веб-тестирования
8.
SQL для работы с базами данных
9.
Нефункциональное тестирование
10.
Тестирование мобильных приложений
11.
Тестирование API
12.
GitHub: работа с системой контроля версий
13.
Основы автоматизации тестирования
14.
Основы программирования на Python
15.
Основы автотестирования
16.
Тестирование фронтенда
17.
Тестирование бэкенда
18.
Мобильное тестирование
19.
Методология DevOps для тестировщика
20.
Карьерный акселератор
21.
Программирование на Python для тестировщиков
22.
Работа с Linux
23.
Основы автотестирования
24.
Тестирование фронтенда
25.
Методология DevOps для тестировщиков
26.
Тестирование API
27.
Карьера автотестировщика

Чему вы научитесь

Тестировать веб- и мобильные приложения, программные интерфейсы приложений
Понимать жизненный цикл разработки ПО
Использовать инструменты автотестирования
Писать SQL запросы и создавать таблицы
Использовать инструменты автотестирования
Логотип школы
154 044 ₽
280 080 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Программа курса состоит из 5 частей. Вы сможете не просто погрузиться в теорию, но и отработать знания на практике, поучаствовав в стажировке. 

1.
Часть 1. Программирование на Python
2.
Часть 2. Бэкенд-разработка на Python и Django
3.
Часть 3. Финальный проект
4.
Часть 4. Бонусы
5.
Часть 5. Стажировка

Чему вы научитесь

Программировать на Python
Решать задачи в программировании с помощью алгоритмов
Разворачивать проект в Docker-контейнерах
Поднимать веб-сервер и настраивать взаимодействие с базами
Работать с репозиториями Git

Инструменты

Логотип школы
4 910 ₽ в месяц
58 922 ₽
107 131 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Во время обучения вы научитесь работать с Kubernetes и подготовитесь к CKA. Вас ждет большое количество практических заданий, с помощью которых вы закрепите пройденный материал.

1.
Знакомство с Kubernetes: основные понятия и архитектура
2.
Основные объекты Kubernetes
3.
Безопасность и управление доступом
4.
Сетевая подсистема Kubernetes
5.
Хранение данных в Kubernetes
6.
Шаблоны: Helm и его аналоги (Jsonnet, Kustomize)
7.
HPA
8.
Мониторинг компонентов кластера и приложений, работающих в нём
9.
Service mesh. Знакомство с Istio и Envoy
10.
Kubernetes для непрерывной поставки (CI/CD). Интеграция с CI-сервисом
11.
Эксплуатация кластера
12.
Финальная работа

Чему вы научитесь

Масштабировать приложения
Управлять приложениями в Kubernetes
Эксплуатировать кластер
Создавать инфраструктурную платформу
Внедрять новые функции
Логотип школы
146 124 ₽
265 680 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Вам предстоит изучить теоретические материалы, выполнить практические задания, выбрать одну из специализаций (Frontend или Backend) и создать итоговый проект. 

1.
Введение в веб-разработку
2.
Frontend-разработчик
3.
Backend-разработчик

Чему вы научитесь

Создавать веб-приложения
Программировать на языке JavaScript
Программировать на языке PHP
Работать с базами данных
Использовать фреймворки Laravel и React

В заключение

Docker необходим каждому IT-специалисту, который хочет иметь высокие шансы на продвижение по карьерной лестнице. Богатый функционал платформы позволяет пользователям в разы ускорить процесс тестирования программного обеспечения, а также его контейнеризации и последующей развертки, масштабирования. 

Часто умение работать с инструментами платформы Docker становится одним из ключевых среди всех требований работодателя к соискателю. Именно поэтому этот навык необходим для таких специалистов, как системные администраторы, DevOps-инженеры, тестировщики программного обеспечения, а еще разработчики вне зависимости от языка, на котором они программируют.

Опытные специалисты в этой сфере получают высокие зарплаты. Так, например, DevOps-инженер уровня Senior со стажем работы более 4 лет может смело рассчитывать на сумму от 350 000 рублей в месяц, а системный администратор — от 300 000. Стоит помнить, что у специалистов высокого уровня не существует потолка зарплаты и сумма варьируется в зависимости от множества показателей, начиная от стека технологий и заканчивая регионом. Умение работать с инструментами Docker дает дополнительные бонусы. 

Если вы давно хотели освоить Docker, самое время начинать!