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

10.11.2025

Автор

Эвелина Газиева

На чтение

20 минут

Топ-40 курсов по Kubernetes

Если ваша IT-команда тратит много времени на автоматизацию и настройку серверов, вы можете обучиться Kubernetes и эффективно решить эту задачу. С помощью этого инструмента вы создадите инфраструктурную платформу, через которую будет проходить весь жизненный цикл цифровых продуктов. С Kubernetes вы решите вопросы отслеживания нагрузки, автоматического переключения между контейнерами, управления данными и хранилищами данных. 

Изучить Kubernetes вы можете на онлайн-курсах. Это позволит вам не только овоить широкий функционал инструмента, но и перенять лучший опыт от спикеров и преподавателей. А если вы сомневаетесь, нужен ли вам навык работы с Kubernetes, пройдите один из бесплатных курсов, представленных в подборке.

Ниже вы можете рассмотреть 40 курсов по Kubernetes

Средние зарплаты

hh.ru

DevOps-инженер

70 000 ₽ — 350 000 ₽

Программа курса

Оригинальность курса "Kubernetes: Мега" заключается в том, что он предлагает глубокое погружение в мир Kubernetes, охватывая не только основы, но и более сложные аспекты работы с этой технологией.

1.
Введение
2.
Создание отказоустойчивого кластера изнутри
3.
Аутентификация пользователей в кластере
4.
Network Policy
5.
Безопасность и высокодоступные приложения в кластере
6.
Kubernetes под капотом
7.
Stateful приложения в кластере
8.
Хранение секретов
9.
Horisontal Pod Autoscaler
10.
Резервное копирование кластера
11.
Ротация сертификатов в кластере
12.
Deploy
13.
Open Policy Agent
14.
Собственный оператор K8s
15.
Service Mesh

Чему вы научитесь

Устанавливать приложения с помощью Kubernetes
Настраивать приложения с помощью Kubernetes
Управлять приложениями с помощью Kubernetes
Масштабировать приложения
Обеспечивать безопасность контейнеров и приложений

Инструменты

Программа курса

На курсе вы подробно разберете продвинутые возможности и инструменты кластера Kubernetes. Поймете, как настраивать аутентификацию, научитесь выстраивать систему безопасности.

1.
Введение
2.
Создание отказоустойчивого кластера изнутри
3.
Аутентификация пользователей в кластере
4.
Network Policy
5.
Безопасность и высокодоступные приложения в кластере
6.
Kubernetes под капотом
7.
Stateful приложения в кластере
8.
Хранение секретов
9.
Horisontal Pod Autoscaler
10.
Резервное копирование кластера
11.
Ротация сертификатов в кластере
12.
Deploy
13.
Open Policy Agent
14.
Собственный оператор K8s
15.
Service Mesh

Чему вы научитесь

Работать с Kubernetes
Настраивать отказоустойчивость кластера изнутри
Работать с популярными плагинами
Деплоить приложения
Продлевать служебные сертификаты

Инструменты

Программа курса

Вы научитесь пользоваться инструментами открытого программного обеспечения Kubernetes и познакомитесь с возможностями для их применения в своих приложениях.

1.
Введение в Kubernetes
2.
Абстракции приложения
3.
Хранение конфигураций
4.
Хранение данных
5.
Сетевые абстракции
6.
Устройство кластера
7.
Oneshot задачи
8.
Альтернативы Deployment'у
9.
Авторизация в кластере
10.
Особенности ЯП в Kubernetes
11.
Локальная разработка в Kubernetes
12.
Дебаг приложений в кластере
13.
Темплейтирование приложений
14.
CI/CD
15.
Использование возможностей Kubernetes в своих приложениях

Чему вы научитесь

Знать основные элементы системы Kubernetes
Владеть способами хранения данных в кластерах Kubernetes
Выполнять локальную разработку на базе Kubernetes
Использовать Kubernetes для приложений на различных языках программирования

Инструменты

Программа курса

Программа курса состоит из практики. Вы будете выполнять проекты после изучения теории и включать кейсы в портфолио. В финале курса вас ждёт масштабный итоговый проект.

1.
Тема 1: Введение
2.
Тема 2: Знакомство с Kubernetes, основные компоненты
3.
Тема 3: Устройство кластера, основные компоненты, отказоустойчивость, сеть k8s
4.
Тема 4: Kubespray, тюнинг и настройка кластера Kubernetes
5.
Тема 5: Продвинутые абстракции Kubernetes
6.
Тема 6: DNS в кластере. Публикация сервисов и приложений
7.
Тема 7: Введение в Helm
8.
Тема 8: Подключение системы хранения данных на примере Ceph
9.
Тема 9: Установка cert-manager
10.
Тема 10: CI/CD в Kubernetes
11.
Итоговая практическая работа (сертификация)

Чему вы научитесь

Работать с Kubernetes
Понимать устройство кластеров
Ориентироваться в отказоусточивости
Понимать сеть k8s

Инструменты

Программа курса

Программа курса состоит из 15 тем. Они поданы в видеолекциях, за которыми следует практика для отработки новых знаний. Вы сможете создать несколько кейсов по использованию инструмента. 

1.
Тема 1. Введение в Kubernetes
2.
Тема 2. Абстракции приложения
3.
Тема 3. Хранение конфигураций
4.
Тема 4. Хранение данных
5.
Тема 5. Сетевые абстракции
6.
Тема 6. Устройство кластера
7.
Тема 7. Oneshot задачи
8.
Тема 8. Альтернативы Deployment'у
9.
Тема 9. Авторизация в кластере
10.
Тема 10. Особенности ЯП в Kubernetes
11.
Тема 11. Локальная разработка в Kubernetes
12.
Тема 12. Дебаг приложений в кластере
13.
Тема 13. Темплейтирование приложений
14.
Тема 14. CI/CD
15.
Тема 15. Использование возможностей Kubernetes в своих приложениях

Чему вы научитесь

Правильно разрабатывать приложение под k8s
Работать с основами Kubernetes
Понимать, как приложения работают в кластере
Учитывать возможности и ограничения платформы

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

Программа курса

На онлайн-курсе вы освоите такие инструменты, как Prometheus и Grafana, научитесь работать с логами, подключать внешние долговременные хранилища, визуализировать мониторинг и настраивать алерты.

1.
Введение
2.
Установка Prometheus
3.
Тюнинг Prometheus
4.
Продвинутый Prometheus
5.
Grafana
6.
Prometheus Operator
7.
Логирование
8.
Мониторинг и логирование Kubernetes в Production. Собираем весь инструментарий воедино

Чему вы научитесь

Подключать внешние долговременные хранилища
Осуществлять логирование в Kubernetes
Настраивать алерты
Строить дашборды
Настраивать мониторинг ресурсов

Инструменты

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

Этот пятимесячный курс предназначен для тестировщиков, которые хотят обучиться автоматизации с применением языка программирования Java.

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

Автоматизировать процесс тестирования при помощи языка программирования Java
Владеть профессиональными инструментами, такими, как Unit 5, Selenide, Postman
Понимать устройство инфраструктуры и архитектуры приложений
Проводить юнит-тестирование
Работать с базами данных и тестировать их

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
Иллюстрация к факту

Шифры и отсылки

Значение «Kubernetes» отсылает к древнегреческому языку, с которого это слово переводится как «рулевой». Часто можно заметить, что вместо оригинального названия используется обозначение «k8s». Это называется нумероним – между буквами «k» и «s» находится 8 букв. 

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

Программа курса

Практический онлайн-курс для действующих DevOps‑инженеров по особенностям самостоятельного проведения нагрузочного тестирования.

1.
1. Введение
2.
2. Развёртывание контура для проведения нагрузочного тестирования
3.
3. Нагрузочное тестирование
4.
4. Анализ результатов нагрузочного тестирования
5.
5. Итоги курса

Чему вы научитесь

Определять максимальную производительность системы
Находить релизы для замедления производительности системы
Работать с данными на стендах
Организовывать и проводить нагрузочное тестирование
Анализировать результаты

Инструменты

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

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

Владимир Кочетков

Руководитель отдела исследований и разработки анализаторов кода в Positive Technologies

Олег Евсютин

Заведующий кафедрой информационной безопасности киберфизических систем в НИУ ВШЭ

Дмитрий Курамин

Старший консультант по информационной безопасности в центре ИБ

Александр Зубарев

Сертифицированный преподаватель CISCO

Антон Лукашов

Vulnerability Management Analyst в Совкомбанк-Технологии

Илья Воложанин

Руководитель группы в центре ИБ

Оксана Докучаева

Главный специалист отдела мониторинга и оценки рисков сетевой безопасности

Денис Салихов

Специалист по информационной безопасности

Александр Морковчин

Специалист по кибербезопасности

Юрий Иванов

Специалист по кибербезопасности

Павел Новожилов

Руководитель группы по комплаенс-проектам в Инфосистема Джет

Антон Сергеев

Координатор проектов в области цифровизации, IT, кибербезопасности

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
Логотип школы
118 404 ₽
215 280 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Вы научитесь применять технологии DevOps при работе над проектами, использовать метрики и организовывать работу команды. Закрепите полученные знания при выполнении практических заданий.

1.
Введение в курс и профессию
2.
Управление инфраструктурой и конфигурациями
3.
Мониторинг, журналирование и observability
4.
Микросервисная архитектура, Kubernetes
5.
Дипломный проект
6.
Бонусный блок. Подготовка к техническим собеседованиям
7.
Бонусный блок. Жизненный цикл софтверного проекта и работа с пользователями

Чему вы научитесь

Настраивать Jira, Confluence, Redmine
Организовывать работу команды
Настраивать безопасность
Применять Scrum, Kanban, Waterfall, Zero-Zero
Создавать и оптимизировать CI/CD

Программа курса

Программа курса рассчитана на специалистов уровня middle и senior. Студенты поймут, как изнутри устроены сервисы Yandex Cloud.

1.
Введение
2.
GitOps-подход
3.
IaC: Crossplane
4.
Деплой приложения с GitLab
5.
Итоги курса и сертификат

Чему вы научитесь

Разворачивать кластеры Kubernetes
Разрабатывать сложные приложения
Использовать PostgreSQL в работе
Автоматизировать процесс разработки приложений и программ
Применять Helm, Crossplane и Argo CD

Инструменты

Программа курса

Интенсив состоит из трех дней. В них вам предстоит полноценно заниматься обучением: совмещать с работой не получится. Это будут целые учебные дни. 

1.
1 день
2.
2 день
3.
3 день

Чему вы научитесь

Производить автоматический мониторинг с service mesh
Организовывать принятие внешнего трафика
Искать причины деградации
Внедрять service mesh

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

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

Компании-консерваторы

Большинство компаний, которые взаимодействуют с Kubernetes, используют устаревшие версии инструмента. Так, официально обновленные версии становятся доступными для пользования раз в полгода, но компании не торопятся обновляться. На данный момент наиболее популярной версией является 1.15, которая появилась летом 2019 года. 

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

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

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

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
Логотип школы
3 751 ₽ в месяц
121 500 ₽
225 070 ₽

Программа курса

Вас ожидает годовой курс лекций и вебинаров, на котором вы освоите всю необходимую теорию, опробуете свои навыки на практических заданиях. На момент окончания обучения в вашем портфолио будет свыше 10 успешных проектов.

1.
SQL и получение данных
2.
Data Warehouse
3.
Business Intelligence решения и многомерная модель данных
4.
Python
5.
Data Lake & Hadoop
6.
Продвинутые методы работы с данными
7.
Работа с потоковыми данными
8.
Работа с данными в облаке
9.
Введение в DS & ML
10.
MLOps
11.
Дипломный проект

Чему вы научитесь

Проектировать схемы хранилищ
Понимать данные отчетов
Работать с data literacy
Строить конвейеры обработки данных

Преподаватели

Программа курса

Вы будете самостоятельно осваивать теоретический материал и выполнять практические задания в командах и под присмотром наставников. У вас также будут встречи со спикерами курса. Они ответят на любые вопросы.

1.
1 день: установочная AMA-сессия
2.
2 день: разбор практик и кейсов
3.
3 день: AMA-сессия, ответы на вопросы
4.
4 день: разбор практик и кейсов
5.
5 день: AMA-сессия, ответы на вопросы
6.
6 день: разбор практик и кейсов

Чему вы научитесь

Работать над стабильностью сервиса и поддержанием инфраструктуры
Внедрять правки
Собирать метрики
Выстраивать работу внутри команды
Снижать ущерб от отказов
Проводить деплоймент

Инструменты

Программа курса

В процессе обучения вы поэтапно освоите основы машинного обучения, работу с большими данными и методы построения моделей. Вас ждут практические проекты, код-ревью, поддержка менторов и работа с современными ML-инструментами в реальных кейсах.

1.
Первый год обучения
2.
Второй год обучения

Чему вы научитесь

Создавать и обучать модели машинного обучения для решения реальных задач
Анализировать данные и находить в них закономерности
Работать с фреймворками вроде TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn
Внедрять ML-модели в продукты с учётом бизнес-целей
Взаимодействовать с командами и презентовать результаты

Программа курса

Структура программы включает в себя 8 видеозанятий, на которых со стороны спикера будет проведен разбор теоретического материала и объяснение решения практических задач.

1.
Знакомство с курсом
2.
Основы CI/CD + Основы Jenkins
3.
Администрирование Jenkins
4.
Deployment 1
5.
Deployment 2
6.
Интеграции c Jenkins
7.
Разработка в Jenkins
8.
Лучшие практики + Jenkins в Kubernetes
9.
Подготовка к экзамену
10.
Итоговое задание

Чему вы научитесь

Администрировать Jenkins
Настраивать Jenkins для запуска тестов
Разрабатывать приложения
Работать в команде
Создавать и настраивать пайплайны

Инструменты

Логотип школы
7 500 ₽ в месяц
30 000 ₽

Программа курса

Курс можно проходить с лекциями и практикой в записи и дополнительным уроком в формате «Вопрос-Ответ» по более низкой цене. Другой вариант — присоединиться к группе в назначенную дату, чтобы получить доступ к прямым эфирам, подробной практике и сопровождению от преподавателя в чате.

1.
Общие подходы к формированию мониторинга
2.
Алертинг
3.
Мониторинг множества сервисов

Чему вы научитесь

Разбираться с «золотыми сигналами» мониторинга для приложений
Создавать и настраивать сценарии для системы оповещений и быстрого реагирования
Заниматься приоритизацией задач при работе с мониторингом множества разных сервисов
Разбираться в создании и использовании метрик надёжности для сервисов и приложений
Логотип школы
4
СI/CD с Jenkins от Слёрма
1 Месяц
8 уроков
8 750 ₽ в месяц
35 000 ₽

Программа курса

В практикуме вас ждет 8 видеоуроков в отличном качестве, в которых преподаватель объясняет теорию и показывать, как решать практические задания по теме.

Все уроки будут доступны в личном кабинете сразу – вы сами решаете, с какой скоростью их проходить. Для выполнения практических заданий вам будет открыт доступ к серверу Selectel.

Все материалы останутся у вас на 2 года, а общаться с куратором в закрытом чате вы сможете на протяжении полугода. 

1.
Основы CI/CD
2.
Основы Jenkins
3.
Администрирование Jenkins
4.
Deployment (2 урока)
5.
Интеграции c Jenkins
6.
Разработка в Jenkins
7.
Лучшие практики
8.
Jenkins в Kubernetes
9.
Подготовка к экзамену
10.
Итоговое задание

Чему вы научитесь

Администрировать Jenkins
Использовать CI/CD
Работать с Jenkins Shared Library
Автоматизировать интеграцию и поставки
Создавать пайплайны

Инструменты

Иллюстрация к факту

Детище гиганта

Изначально Kubernetes создавался как внутренний продукт для корпорации Google. Над ним работала небольшая команда разработчиков, взявшая за основу язык программирования Go. 

Программа курса

На курсе вы сможете регулярно праткиковаться после изучения теории в видеоформате и текстовых материалах. В конце обучения вас ждёт итоговый проект: полноценная система-аналог Prometheus-a.

1.
Основы Golang
2.
Установочная АМА-сессия
3.
Погружаемся глубже в основы
4.
Concurrency
5.
GO на практике
6.
GO на практике
7.
АМА-сессия по пройденным модулям
8.
Работа с docker из Go
9.
Паттерны Kubernetes
10.
Операторы Kubernetes
11.
АМА-сессия и выпускной

Чему вы научитесь

Применять один из самых высокооплачиваемых языков
Автоматизировать процесс разработки
Работать с микросервисной архитектурой и высоконагруженными системами
Создавать и оптимизировать приложения на языке Go

Инструменты

Программа курса

Обучение проходит онлайн и сочетает теорию с практикой: студенты изучают машинное обучение, анализ данных, работу с моделями и инструментами AI, а также реализуют собственные проекты, проходя все этапы — от идеи до внедрения.

1.
Первый год обучения
2.
Второй год обучения

Чему вы научитесь

Разрабатывать модели машинного обучения для прикладных задач
Обрабатывать и анализировать большие объёмы данных
Внедрять ML-решения в цифровые продукты и сервисы
Работать с инструментами и библиотеками, такими как TensorFlow и PyTorch
Взаимодействовать с командами на всех этапах AI-проектов

Описание курса

Освоите принципы и инструменты DevOps, которые помогут выполнять более сложные задачи, перейти на новую роль и повысить свою стоимость как специалиста.

Инструменты

Программа курса

Программа курса по Prometheus уникальна тем, что это единственное полное руководство к пользованию системой мониторинга на русском языке. Все основные названия компонентов остались на английском, чтобы работа с программой была очевидной и простой. Курс состоит из 8 тем, каждая их которых раскрывается с примерами и подробными разборами. От первого знакомства с программой вы дойдете до продвинутого уровня пользования и после окончания курса сможете использовать новые навыки самостоятельно. 

1.
Введение в Prometheus
2.
Exposition
3.
Установка и настройка Prometheus
4.
Данные Prometheus
5.
Алерты Prometheus
6.
Grafana
7.
Advanced usage
8.
Prometheus in Kubernetes

Чему вы научитесь

Устанавливать и настраивать Prometheus
Сохранять метрики внутри программного приложения
Создавать запросы на PromQL
Настраивать алерты
Работать с гибкой системой визуализации данных Grafana

Программа курса

После кажого урока вы сможете изучить методические материалы в виде конспектов или попрактиковаться. Всего на практику будет выделено 14 часов.

1.
Этап 1. Локальное окружение
2.
Этап 2. CI/CD
3.
Этап 3. Работа с данными, оркестрация контейнеров, тесты
4.
Этап 4. Балансировка, докеризация, оркестрация
5.
Этап 5. Мониторинг и логирование
6.
Этап 6. Безопасность
7.
Этап 7. Деплой

Чему вы научитесь

Работать с данными
Применять Managed Kubernetes Selectel
Работать с Docker
Ориентироваться в оркестрации и тестах

Инструменты

Логотип школы
3 965 ₽ в месяц
90 400 ₽
158 600 ₽

Программа курса

После теоретических уроков для отработки навыков необходимо будет выполнять практические задания. Основные блоки программы завершаются курсовой работой. Наставники и преподаватели будут помогать вам с домашними заданиями и дипломным проектом.

1.
Жизненный цикл ПО, архитектура
2.
Анализ требований
3.
Основы разработки
4.
Git и механизмы ветвления
5.
Интеграция систем и документирование API
6.
Прототипирование интерфейсов
7.
Тестирование и развертывание ПО
8.
SQL для анализа данных
9.
Моделирование бизнес-процессов
10.
Документирование в IT-проектах
11.
Дипломный проект

Чему вы научитесь

Применять системный подход для анализа
Работать с пользовательскими историями и сценариями
Понимать стадии и методики разработки программного обеспечения
Использовать нотации и проектировать интеграции
Владеть применением языков программирования

Программа курса

В курс входит 14 тем с 37 часами лекций и 276 практических занятий с созданием 3 проектов. Пройти курс можно за 4–9 месяцев. Уроки представлены в записи, поэтому строгого расписания не предусмотрено. При выборе тарифа стоит учитывать необходимость получения диплома о профпереподготовке.

1.
Подготовка окружения
2.
Основы
3.
Язык программирования Python
4.
Тестирование
5.
Взаимодействие с ОС
6.
Десктоп
7.
Десктоп PyGame
8.
Базы данных
9.
Пишем бота
10.
WEB-основы
11.
Django
12.
Курс «Git для начинающих» — только на тарифе «Переподготовка»
13.
Курс «Базовое администрирование Linux-серверов» — только на тарифе «Переподготовка»
14.
Курс «Docker: from zero to hero» — только на тарифе «Переподготовка»

Чему вы научитесь

Работать с кодом и его трансформациями за счёт использования системы контроля версий и сервиса GitHub
Находить оптимальное решение для задач разного уровня сложности в рамках программирования на Python
Пользоваться фреймворками, расширениями, базами данных, API различных серверов для своих проектов
Заниматься модульным тестированием для проверки качества и корректности кода в программировании на Python
Разбираться в процессе обмена данными между веб-браузером или другим типом клиента и сервером

Описание курса

Онлайн-курс «Продвинутый Go-разработчик» от Нетологии. За 6 месяцев обучения освоите Освоите Golang до уровня middle и сможете применять его в рабочих проектах. Выполните 4 проекта и 32 задания из реальной практики Golang-разработчиков.

Инструменты

В заключение

Знание Kubernetes станет полезным для многих специалистов IT-индустрии. Например, разработчики наладят принципы запуска и работы приложения в различных окружениях (в том числе production), получат навык отладки приложения и измерения развертывания и конфигурирования. DevOps-специалисты повысят уровень автоматизации процесоов. СТО и руководители отдела разработки станут эффективно проводить R&D, обоснованно подбирать ведущие инструменты для командной работы, а также успешно масштабировать инфраструктуру, отталкиваясь от целей бизнеса.

Разработка инфраструктурной платформы положительно скажется на команде программистов. Kubernetes является лишь одним из многих инструментов, на базе которого строится платформа. Но Kubernetes стал своеобразным эталоном в сфере автоматизации и вот почему: он работает как большая экосистема сервисов, полезных для решения различных задач, обладает отказоустройчивостью и эффективен при работе с большим количеством контейнеров и узлов. Знание Kubernetes позволит вам стать востребованным специалистом и дополнить имеющиеся знания набором новых полезных навыков, чтобы еще быстрее и качественнее развивать IT-продукт.