DevOps-инженер с нуля от Нетология

Смотреть курс на Нетология
Дешевле на 10% с промокодом

Полная стоимость

296 000 ₽/курс

Минимальный платеж в месяц

4 933 ₽/мес

Две профессии по цене одной до 30.09.2023

Длительность

Длительность:

24 месяца

Дата начала

Дата начала:

13 Мая
Дешевле на 10% с промокодом
Смотреть курс на Нетология

О курсе

DevOps-инженер совмещает функции сисадмина, разработчика, тестировщика и менеджера. Он синхронизирует все этапы разработки: от написания кода до выпуска приложения. За 2 года вы освоите профессию DevOps-инженера с нуля. Сначала освоите навыки сисадмина, а затем — научитесь обеспечивать бесшовное взаимодействие отделов разработки и администрирования.
Все курсы "Нетология"

О школе

Нетология — это образовательная платформа. Над курсами работает большая команда: авторы, методисты, продюсеры, преподаватели, маркетологи, редакторы. Каждый следит за трендами на рынке, чтобы запустить качественную программу. Студент попадает в комфортную образовательную среду: быстро вовлекается в учебный процесс, получает обратную связь от экспертов и обменивается опытом с единомышленниками.

Программа обучения

596 часов практики
142 часа теории
300+ практических заданий

 

Часть 1. Ops — Эксплуатация

DevOps-инженер: введение в профессию

  • Чем занимается DevOps-инженер
  • Знакомство с основной терминологией
  • Цели методологии DevOps
  • Общее представление об инфраструктуре современной разработки

Операционная система Linux

  • Принципы работы современных компьютеров: процессоры, память, накопители
  • Средства автоматизации и основные функции систем
  • Типы и назначение операционных систем. ОС Linux
  • Процессы, управление процессами
  • Память. Управление памятью
  • Шедулер
  • Дисковые системы
  • Файловые системы
  • Ядро операционной системы
  • Загрузка ОС
  • Типы дистрибутивов
  • Управление пакетами
  • Инициализация системы. Systemd, init-v
  • Управление пользователями
  • Производительность системы

Сеть, сетевые протоколы и Bash

  • Модель OSI/ISO. Обзор сетевых протоколов
  • L2-сеть
  • L3-сеть
  • L4-сеть
  • NAT
  • VPN
  • Firewall
  • Высокоуровневые сетевые протоколы
  • Траблшутинг
  • Конфигурация сетевых сервисов прикладного уровня: DHCP, DNS, HTTP/HTTPS, SMTP
  • Протокол IPv6
  • Базовое программирование на Bash. Коды возврата, функции
  • Regexp и их использование для синтаксического анализа
  • Полезные утилиты: sed, awk, cut, grep
  • Разбор скриптов и написание своих скриптов. Linter, Shell check

Системы управления версиями

  • Системы контроля версий
  • Основы Git
  • Ветвления в Git. Хранилища репозиториев
  • Инструменты Git

Системы хранения и передачи данных

  • Базы данных и их типы
  • Кеширование Redis/memcached
  • ELK
  • Очереди RabbitMQ

Реляционные базы данных и инфобезопасность

  • Базы данных
  • Работа с данными (DDL/DML)
  • SQL
  • Индексы
  • Репликация и масштабирование
  • Резервное копирование
  • База данных в облаке (на примере Yandex.Cloud)

 

Часть 2. Инфраструктура как код, непрерывная разработка

Виртуализация в DevOps

  • Основы виртуализации
  • Системы управления виртуализацией
  • Контейнеризация на примере Docker
  • Практические навыки работы с Docker

Виртуализация, автоматизация и CI/CD

  • Виртуализация и облачные решения. AWS, GCP, Yandex.Cloud, Openstack
  • Типы виртуализаций KVM, QEMU
  • Docker
  • Kubernetes
  • Ansible
  • Terraform
  • Подъём инфраструктуры в Yandex.Cloud
  • Git
  • Что такое DevOps. CI/CD
  • GitLab

Администрирование баз данных

  • Типы и структура системы управления базой данных (СУБД)
  • Запросы, индексы и эксплейны
  • MySQL
  • PostgreSQL
  • Elasticsearch
  • Troubleshooting

Облачная инфраструктура. Terraform

  • Конфигурация как код
  • Облачные провайдеры и провайдеры Terraform
  • Синтаксис и принцип работы Terraform
  • Средства командной работы над инфраструктурой
  • Введение в Golang
  • Написание собственных провайдеров для Terraform

Система управления конфигурациями

  • Введение в Ansible
  • Работа с Playbook
  • Работа с Roles
  • Создание собственных Modules

Непрерывная разработка и интеграция

  • Жизненный цикл ПО
  • CI\CD
  • Практическое знакомство с Jenkins
  • TeamСity
  • Gitlab

Мониторинг и отказоустойчивость

  • Демон Keepalived для реализации VRRP
  • Кластеризация
  • Pacemaker
  • Резервное копирование. Bacula
  • Балансировка нагрузки. HAProxy/Nginx
  • Disaster recovery
  • Отказоустойчивость в облаке (на примере Yandex.Cloud)

Мониторинг и логи

  • Зачем и что нужно мониторить
  • Системы для мониторинга
  • Grafana
  • ELK
  • Sentry
  • Инцидент-менеджмент

 

Часть 3. Микросервисная архитектура, Kubernetes

Микросервисная архитектура

  • Введение в микросервисы
  • Принципы работы микросервисов
  • Подходы к проектированию
  • Масштабирование

Администрирование кластера Kubernetes

  • Компоненты Kubernetes
  • Команды для работы с Kubernetes
  • Развёртывание кластера на собственных серверах
  • Сетевые решения CNI

Конфигурация Kubernetes

  • Контейнеры, поды, deployment, statefulset, services, endpoints
  • Разделы и монтирование
  • Работа c Kubectl
  • Инструменты для упрощения написания конфигурационных файлов. Helm и Jsonnet
  • Поддержка нескольких окружений на примере Qbec

Сетевая безопасность в Kubernetes

  • Создание и использование секретов
  • Синхронизация секретов с внешними сервисами. Vault
  • Карты конфигураций
  • Сервис-аккаунты
  • SecurityContext, NetworkPolicies

Организация проекта при помощи облачных провайдеров

  • Организация сети
  • Вычислительные мощности. Балансировщики нагрузки
  • Контексты безопасности. Менеджеры секретов
  • Кластеры. Ресурсы под управлением облачным провайдером

 

Дополнительные модули

Английский язык для начинающих разработчиков

  • Чтение технической документации
  • Языки программирования. Составление отчётов об ошибках
  • QA-тестирование
  • Слова из технической сферы, которые часто произносят неправильно
  • Навык просмотра англоязычного видеоконтента
  • Самопрезентация. Elevator Pitch
  • Прохождение собеседований
  • Высококлассное резюме и сопроводительное письмо
  • Email-переписка
  • Общение в технических чатах
  • Как вести звонки и встречи
  • Как учить лексику
  • Как учить грамматику

Карьера в DevOps

  • Пошаговый план поиска работы
  • Анализ рынка труда
  • Резюме, портфолио DevOps-инженера и сопроводительное письмо
  • Собеседование: как подготовиться и пройти
  • Статистика и измерение эффективности поиска работы
  • Индивидуальная карьерная консультация

Основы программирования на Python

  • Python. Знакомство с консолью
  • Условные конструкции. Операции сравнения
  • Введение в типы данных и циклы
  • Циклы. Типы данных. Коллекции данных
  • Функции — использование встроенных и создание собственных
  • Классы и их применение в Python
  • Открытие и чтение файла, запись в файл
  • Работа с разными форматами данных
  • Работа с библиотекой requests, http-запросы
  • Работа с классами на примере API VK

 

Дипломный проект

Самостоятельно выстроите процесс DevOps в облачном сервисе Yandex.Cloud. Закрепите накопленные знания и создадите свой первый серьёзный проект для портфолио. 

  • Создадите базовую инфраструктуру с помощью Terraform
  • Задеплоите собственный Kubernetes-кластер с помощью Ansible
  • Настроите CI/CD процесс деплоя сервисов в Kubernetes
Отзывы о Нетология
4.8
4.0 4
Анна,

Хорошая база

Стала активно интересовать профессией продакта и решила пойти учиться. Пришла совсем без опыта в IT, из далекой сферы. Цель - сменить профессию.

Курс долгий - 9 месяцев. Было сложно сохранить мотивацию на всем этапе обучения. После первых 3 насыщенных блоков, как-то материал пошел менее активно, и не получилось сохранить темп. Мотивацию и вовлеченность даже. При таком длительном и объемном обучение кажется нужно больше работать с вовлечением и особенно отнестись к структуре и темпу программы.

Совмещать с основной работой реально, но не просто конечно. Вебинар бывали и по 3,5 часа вечером. Поэтому хорошо что был микс материалов - запись + вебинар. Кому-то записи не заходят, а я бы наоборот вынесла больше теории базовой в записи, а на вебинар по-максимум выводила практику.

В целом программа полноценная, теория много. Мне как не из IT многое было не так просто с одной стороны. С другой некоторые темы довольно по верхам были, например а/б тесты. Лично мне не хватило чуть больше практики в исследованиях. Был упор на качественные - интервью. А про количественные не особо. Но возможно это только потому что мне именно это интересно, поэтому отмечаю данный момент.

В остальном по насыщенности теории хорошо. А вот практики не хватало. Мне кажется, что нужно прям в программу добавлять много работы с целыми кейсами, как дают на тестовых. Потому что только так можно переложить все знания из теории в опыт как их применять. Основные домашки были полезные. Но я бы заменила групповые работы по дипломам, на групповые работа по кейсам. Доп задания для самостоятельной работы без проверки преподавателя считаю неэффективными. Не хочется делать то, что никто не проверит и не даст рекомендации. Для себя лучше реально искать кейс и делать их, и может искать себе ментора дополнительно на проверку. Так как без обратной связи, особенно без релевантного опыта не просто. Ну или рассматривать сразу варианты стажировок.

Сейчас когда нахожусь в поиске работы, все вакансии читаю и понимаю что требуется. Понятно, что практического опыта нет, но требования понятны, а значит программа дает стартовую базу. И просто нужно продолжать набираться опыта и изучать интересующее направление.

Работа над дипломом потребовала много времени. Если отнестись к этому серьезно, а не для галочки, то можно сделать как реальный продукт, так и учебный отработать. Был гайд и примеры, от чего отталкиваться, что очень помогло. Но возвращаться к материалам, что-то искать дополнительно конечно тоже. Некоторые примеры дипломов и их проработка восхищают объемом и качеством. Хочется сделать не хуже.

На самой платформе не очень хорошо работает календарь, он кажется бесполезным. Как минимум потому что заходить туда специально и смотреть не удобно. Проще себе в Гугл календарь внести расписание + плюс в чате напоминают о будущих занятиях. Отбивки на почте не помню были ли, не особо смотрела. Но это если функционально смотреть. Мобильной версией не пользовалась, так как заниматься и делать домашку сразу было удобней с компьютера.

Было удивлена, что если сдать диплом и есть высшее образования дают диплом о проф переподготовке. Понятно, что корочка не важна, но как красивое завершение приятно).

Если резюмировать, то могу оценить на «хорошо». Есть и плюсы и минусы. Есть ощущение, что нужно встряхнуть/пересмотреть темп программы, может где-то структуру. Местами актуализировать видео лекции. Может в 6 месяцев сделать.

В остальном все дают. Просто нужно иметь желание учиться. И понимать, что любое обучение это самообучение. Никто знание не запишет в голову извне. Я уже пару раз возвращалась к пересмотру материалу и думаю буду еще. Как минимум, пока не переложу теорию в сформированные навыки, но это покажет время.

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Антонина,

Обучение.

Я пришла в школу Нетология за сменой профессии, я приобрела свой первый курс по веб-дизайну и не пожалела. Обучение проходит в удобной форме. Всегда есть помощь от спикеров и аспирантов курса. Делали дополнительные вебинары для разбора вопросов.

Ответить

next1 комментарий

18 апр 2024
Нетология

Антонина, здравствуйте.
Спасибо за отзыв и высокую оценку.
Мы рады, что обучение в Нетологии оставило положительное впечатление. Здорово, что вы отметили высокий уровень обратной связи и помощь аспирантов и экспертов, наличие разборных вебинаров.
Желаем успехов и будем рады видеть на других наших курсах!

 
1.0 1
Александра,

Не тратьте деньги

Программа Аналитик BI слабая. На сайте при выборе программы указано количество часов теории, что не отвечает действительности, их меньше, по некоторым частям меньше в два раза, чем указано. Все лекции разбиты на 5-25 минутные отрывки, хорошо если по 2,5 минут из них лектор не здоровается и не прощается, так количество полезного материала еще уменьшается. В предзаписанных лекциях есть ляпы, в том числе и в написании запросов SQL. Указанные часы практики - это мифическая цифра, т.е. предполагаемое время, которое Вы сами потратили на выполнение домашнего задания. Программа "Метрики, гипотезы, точки роста" предполагает только набор предзаписанных лекций в количестве 7 часов и 5 минут (на сайте указано 8 часов теории), Домашние задания даже не проверятся, просто присылают правильный ответ. Программа "Аналитическое мышление", в которой указано 20 часов теории не тянет и на 10 часов теории.

Ответить

next2 комментария

02 февр 2022
Елизавета

Полностью поддерживаю отзыв, проходила "SQL и получение данных"

Посмотреть курс

23 февр 2022
Нетология

Здравствуйте, Александра!
Спасибо, что нашли время и поделились своим впечатлением о курсе "Аналитик BI".
Мы бы хотели аргументировать часы, указанные на сайте. Программа "Метрики, гипотезы, точки роста" рассчитана в академических часах (45 минут). Теория включает просмотр не только видеолекций, но и презентаций, изучение дополнительных материалов и других текстовых гранул. Время, отведённое на домашнее задание, имеет усреднённое значение, т.к. мы понимаем, что у каждого студента свой темп. Общий тайминг программы "Аналитическое мышление" составляет 9,6 академических часа, к этому мы добавляем разборные вебинары на 4 академических часа — суммарно это почти 14 часов видеоконтента. В дополнение на каждое из 8 занятий идут материалы презентаций (в пределах 0,5 часа на каждую) и словарь. В итоге мы округляем и получаем 20 академических часов теоретического материала.
Да, для экономии времени мы даём шаблон решения домашнего задания, чтобы студенты могли свериться с ним, но если остаются вопросы — их всегда можно направить аспирантам или координатору курса.
Для нас важно знать мнение наших студентов, чтобы улучшать образовательные продукты и процессы. Напишите, пожалуйста, нам на почту [email protected]. Мы бы хотели обсудить с вами программу, чтобы взять замечания в работу.
С уважением, команда Нетологии.