🎓

Профессия DataOPS Engineer с нуля до middle

Информационные технологии
← К списку курсов
Обложка курса Купить за 12990 ₽
  • Уроков: 92
  • Сложность: easy
  • Аудитория: Курс предназначен для новичков, которые хотят войти в сферу DataOPS/DevOPS и начать разбираться в современных инструментах обработки данных. Он будет полезен: 1. студентам 2. начинающим разработчикам 3. а также тем, кто переходит из смежных IT-областей (например, из аналитики)
Информационные технологии Платный
DataOps — внутреннее устройство инструментов в Data Engineering. Если Data Engineering — это здание, то DataOps — это его фундамент, электрика и система жизнеобеспечения. Вы научитесь работать с Linux, Python и Git, собирать образы в Docker, разворачивать кластеры в Kubernetes, строить потоковые системы на Hadoop и Spark, автоматизировать задачи с Airflow и Ansible, подключать облако и CI/CD. Много практики, настоящие Dev & Data инструменты и финальный проект, которым не стыдно поделиться.

Перед вами первый и самый масштабный курс на русском языке по DataOps — и единственный на платформе Stepik.
Это не просто набор технических уроков — это системный подход к построению современной архитектуры обработки данных.

Цель курса — дать практические знания и навыки, необходимые для построения надёжных, автоматизированных и воспроизводимых пайплайнов данных.
Вы разберётесь, как устроены реальные архитектуры в проектах и научитесь работать с ключевыми компонентами DataOps-инфраструктуры.

Содержание курса

  1. Знакомство с платформой и сдача практических задач

  2. Linux, bash, виртуализация

  3. Python

  4. Контейнеризация. Docker

  5. Базы данных, хранилища

  6. Системы контроля версий, введение в GIT

  7. CI/CD на примере GitLab

  8. Sonatype Nexus Repository

  9. K8s – Minikube

  10. Apache Hadoop

  11. Apache Spark

  12. Apache Airflow

  13. Облачный хостинг (cloud hosting)

  14. DBT

  15. Ansible

  16. Итоговая работа

Во время прохождения курса вам будут доступны лекционные материалы и практические задания:

  • 📚 Лекционные материалы позволят вам углубиться в тему и приобрести багаж знаний для решения практики

  • 💻 Практические материалы — это тесты после каждой лекции, задания на написание кода и финальное выпускное задание на выбор. Каждое задание проверяется преподавателями вручную

После завершения курса вы не просто узнаете десятки инструментов, вы свяжете их в единую систему, которую сможете воспроизводить, масштабировать и развивать — как настоящий DataOps-инженер.

Требования:

Наличие компьютера или ноутбука от 16 ГБ оперативной памяти и 256 ГБ на жёстком диске