Курс «DevOps-инженер» от Нетологии: освоите ключевые инструменты DevOps — Kubernetes, Ansible, Gitlab, Terraform. Практические задания и поддержка экспертов помогут вам успешно освоить профессию.

За 4 месяца освоите практики и подходы SRE, наладите мониторинг инфраструктуры и приложений, чтобы улучшить бизнес‑процессы

Вы научитесь администрировать Linux, настраивать веб-серверы и освоите методологию DevOps: будете автоматизировать разработку сложных IT-продуктов. Получите поддержку от Центра карьеры и через 7 месяцев устроитесь Junior-специалистом. Курс подойдёт вам, даже если вы никогда не занимались системным администрированием или программированием.

Научитесь находить и устранять уязвимости в системах компаний, узнаете, как проводить тесты на проникновение и выстраивать максимальную степень защищенности систем. Станете востребованным специалистом с высоким доходом

Научитесь отражать информационные атаки, минимизировать последствия вторжений и поддерживать безопасность любых IT-систем. Станете востребованным специалистом для любой компании

SRE в действии: устраните ручной труд, настройте мониторинг и автоматизируйте инфраструктуру

Освойте использование ИИ для ускорения разработки и повышения качества кода с нашим курсом! Что такое LLM и как они помогают разработчику Обзор: OpenAI Codex, GitHub Copilot, Cursor, Trae, Windsurf Этические аспекты и ограничения Галлюцинации в коде: как распознавать и проверять Практика: Знакомство с интерфейсами Первые промпты для генерации функций Сравнение ответов разных инструментов Анализ точности и полезности Особенности каждого инструмента: OpenAI Codex — мощь генерации Cursor — IDE-подобный подход к взаимодействию с GPT Trae — работа с контекстом и Git Windsurf — визуальное управление кодом Как выбрать подходящий под задачи команды Практика: Генерация простых скриптов и функций Работа с Git через ИИ Улучшение существующего кода Автоматизация повторяющихся задач Базовые техники промпт-инжиниринга Few-shot, Chain-of-Thought, Role prompting Как задавать конкретные задачи Примеры успешных промптов Практика: Генерация утилит по описанию Создание CLI-инструментов Написание REST API из промпта Оценка и доработка сгенерированного кода Как масштабировать проекты с помощью ИИ Управление модулями, зависимостями, версиями Поддержка актуальной документации Работа с несколькими файлами и контекстом Практика: Генерация архитектурных решений Рефакторинг больших частей кода Проверка совместимости между модулями Поддержка README и CONTEXT-документов Как создавать Implementation Plan Учет тестирования, зависимостей, покрытия Интеграция с GitHub и Jira Проверка логики решения до написания кода Практика: Генерация плана реализации Проверка на логические ошибки Переписывание и уточнение плана Использование плана как основы для Pull Request Архитектурная документация (README, AGENTS, CONTEXT) Как поддерживать её в актуальном состоянии Документирование изменений вместе с кодом Интеграция с CI/CD Практика: Автоматическое обновление README Генерация CONTEXT-файлов Проверка соответствия документации коду Обновление артефактов при каждом коммите Как внедрить ИИ в daily routine Проверка и одобрение кода от ИИ Ответственность за результат Работа с несколькими LLM-агентами Практика: Разработка фичи через "задача → план → выполнение" Отправка результата в Git Проверка и рецензирование Обсуждение: как сделать процесс предсказуемым Лучшие практики использования ИИ в разработке Критическое мышление при работе с ИИ Возможности и ограничения современных инструментов Практика: Финальное задание: Получить задачу Составить Implementation Plan Сгенерировать код Проверить и отправить в Git Обсуждение решений, обмен опытом Демонстрация полученных результатов

Профессиональная переподготовка, 510 академических часов. Программа согласована ФСТЭК России. Обучение ориентировано на выполнение требований Указа Президента Российской Федерации № 250, постановления Правительства Российской Федерации № 1272 и постановления Правительства Российской Федерации № 79 «О лицензировании деятельности по технической защите конфиденциальной информации.

Вы узнаете что такое DWH, СУБД GreenPlum и научитесь администрировать его: настраивать ресурсные группы, обеспечивать отказоустойчивость сегментов и мастер-ноды, делать балансировку данных между нодами и выбирать оптимальные конфигурационные параметры.