🎓

DataOPS + Python Engineer с нуля до junior

Информационные технологии
← К списку курсов
Обложка курса Купить за 10000 ₽
  • Уроков: 1
  • 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
Этот набор курсов объединяет два направления — DataOps и Python-разработку. Вы начнёте с нуля и постепенно освоите как программирование на Python, так и инструменты DataOps инфраструктуры. Вы научитесь работать с Linux и Git, собирать образы в Docker, разворачивать кластеры в Kubernetes, строить потоковые системы на Hadoop и Spark, автоматизировать задачи с Ansible и Airflow, подключать облако и CI/CD. Углубленное знание Python позволит Вам лучше работать с Airflow, Spark и писать сложные скрипты.

Данный курс включает в себя первый и самый масштабный курс на русском языке по DataOps — и единственный на платформе Stepik, а также наш курс Python Engineer с нуля до junior.
Это не просто набор технических уроков — это системный подход к построению современной архитектуры обработки данных с учетом требований знаний Python в процессах автоматизации и работе с данными.

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. Изучив более глубоко Python Вы сможете расширить свои компетенции в DevOps благодаря знаниям машинного обучения, ООП и большему количеству библиотек.

Содержание курса DataOPS

  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

Содержание курса Python Engineer 

  1. Общая информация

  2. Введение

  3. Начало Python

  4. Условные операторы, циклы и try/except

  5. Строки

  6. Списки и кортежи

  7. Словари и множества

  8. Функции

  9. Модули и пакеты

  10. Random и time

  11. Decimal / Fractions / Complex

  12. IterTools

  13. Введение в PyQt5

  14. Асинхронность и многопоточность

  15. Алгоритмы и сортировки

  16. MatPlotLib

  17. Что такое матрицы и NumPy?

  18. Файлы

  19. ООП

  20. Машинное обучение

  21. NLP

  22. OpenCV

  23. Чат-боты

  24. Что такое SQLAlchemy и Django

  25. Итоговый проект

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 с твердыми знаниями в Python разработке.

Требования:

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