Основы DevOps для инженеров данных: Git, Docker и CI/CD
Узнайте, как контейнеризировать конвейеры данных, автоматизировать тестирование и развертывать надежные рабочие процессы данных с использованием основных методов DevOps.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Современная обработка данных требует не только написания SQL-запросов и сценариев; она требует надежных, автоматизированных и воспроизводимых конвейеров. Переход рабочих процессов с локальных сценариев на производственные системы требует глубокого понимания методов работы. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные инструменты и методологии, необходимые для преодоления разрыва между инженерией данных и DevOps.
После прохождения этого курса вы перейдете от ручных, подверженных ошибкам развертываний к автоматизированным, контейнеризированными и управляемым версиями конвейерам данных, которые надежно работают в любой среде. Вы приобретете уверенность в сотрудничестве с инженерными командами и поддержании высококачественной инфраструктуры данных.
Что вы узнаете:
- Понять основные концепции управления версиями и рабочие процессы Git для отслеживания изменений и сотрудничества в коде данных.
- Создание и настройка контейнеров Docker для пакетирования приложений данных, обеспечение согласованности среды между системами.
- Создание автоматизированных конвейеров CI / CD для бесперебойного тестирования, проверки и развертывания рабочих процессов данных.
- Управляйте многоконтейнерными средами с помощью Docker Compose для организации локальных стеков данных.
- Применять современные методы управления конфигурацией и окружающей средой, адаптированные к каналам передачи данных.
Этот курс начинается с основной терминологии и основных концепций, а затем переходит к практическим сценариям развертывания. С помощью четких письменных объяснений и структурированных фрагментов кода вы проанализируете конфигурации и научитесь применять эти шаблоны в своих собственных проектах.
Этот курс предназначен для начинающих инженеров данных, аналитиков данных и администраторов баз данных. Не требуется предыдущий опыт работы с Docker или CI/CD.
Начните создавать более устойчивые, автоматизированные и готовые к производству рабочие процессы обработки данных уже сегодня.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 36 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Контейнеризация приложений с помощью Docker, Jenkins и AWS
Сертификат
Практика
$14.99
→
🎓 С сертификатом
Kubernetes для начинающих: развертывание вашего первого контейнеризированного веб-приложения
Сертификат
Практика
$14.99
→
⚡ Лучший для старта
🎓 С сертификатом
DevOps Capstone: Развертывание безопасных микросервисов
Сертификат
Практика
$14.99
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Основы Docker и Kubernetes: Развертывание микросервисов
Сертификат
Практика
$14.99
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство