Записаться
DevOps Engineer 200490-M · набор 2026

Курс DevOps Инженер

Практическая подготовка DevOps специалистов: Linux, Git, Docker, Ansible, CI/CD, Kubernetes, облачные технологии, Terraform, мониторинг, DevSecOps и подготовка к собеседованию.

Записаться на вводное занятие → Смотреть программу
2 мес.продолжительность курса
36 ак.ч.живые онлайн-занятия
20:00–22:002 раза в неделю
$ git push origin main
$ docker build -t app .
$ ansible-playbook deploy.yml
$ terraform apply
$ kubectl rollout status deploy/app
✓ production ready
∞
PLANCODEBUILDTESTDEPLOYMONITOR
☸
CI/CDactive
Cloudready
Monitoringon

Для кого этот курс?

Курс будет полезен техническим специалистам, которые хотят освоить новую специальность и усилить свои позиции на рынке труда.

  • Системным администраторам и системным инженерам
  • Сетевым инженерам, разработчикам и тестировщикам
  • Специалистам, которые хотят перейти в профессию DevOps инженера
  • Кандидатам со знанием Linux на уровне пользователя

После курса вы научитесь

  • Понимать основные принципы и философию DevOps
  • Пользоваться современными инструментами автоматизации разработки
  • Автоматизировать деплой с помощью CI/CD
  • Ориентироваться в облачных системах хранения и обработки информации
  • Контролировать Production, Development и тестовые среды

Как проходят занятия

Дистанционно, с преподавателями, живым общением, практическими заданиями и индивидуальной работой для закрепления материала.

🎓

Небольшие группы

Занятия с преподавателями в небольших группах, с упором на практику и обратную связь.

🧪

Лабораторные работы

Учебные материалы, самостоятельные и исследовательские работы, домашние задания.

🧭

Менторство

Индивидуальная работа с преподавателем, разбор вопросов и закрепление материала.

Стек изучаемых технологий

Инструменты, которые формируют практическую базу DevOps инженера.

Linux Bash Agile SRE Git GitLab Java Maven Apache Tomcat PostgreSQL Docker Docker Compose Ansible YAML Jenkins GitLab CI Kubernetes AWS MS Azure Yandex Cloud Terraform ELK Zabbix Grafana Prometheus DevSecOps AI ассистенты

Программа курса

17 занятий: от базовой инфраструктуры и контейнеризации до CI/CD, Kubernetes, облаков, Terraform, мониторинга и подготовки к собеседованию.

1Вводное занятие: DevOps и рабочая средаМетодологии, жизненный цикл ПО, Agile, Waterfall, Scrum›
  • Введение в DevOps: методология, основные понятия, инструменты и роль DevOps инженера в команде.
  • Настройка рабочей среды для лабораторных работ и дальнейшей практики.
  • Жизненный цикл ПО, циклы и этапы разработки программного обеспечения.
  • Сравнение Agile, Waterfall и Scrum, связь процессов разработки с эксплуатацией.
ДЗ: подготовка облачного аккаунта для лабораторных работ.
2Linux и Bash-скриптингЯдро, процессы, файлы, команды, мониторинг системы›
  • Основы Linux, разновидности дистрибутивов и устройство операционной системы.
  • Ядро Linux, процессы, файловая система, права доступа и базовое администрирование.
  • Основные команды Linux и современные инструменты для работы с Linux-системами.
  • Мониторинг состояния системы и анализ ресурсов.
  • Bash-скриптинг: основные сценарии использования в автоматизации.
ДЗ: написание программы бэкапа на Bash.
3Виртуализация, Java, Системы сборкиHyper-V, VMware ESXi, Xen, KVM, сборка и деплой Java-приложений›
  • Виртуализация и типы гипервизоров: Microsoft Hyper-V, VMware ESXi, Xen, KVM.
  • Системы сборки: Apache Maven и Gradle, их роль в CI/CD-процессах.
  • Общее представление о работе Java-приложений.
  • Контейнеры сервлетов и практическое знакомство с Apache Tomcat.
  • Установка, конфигурирование и подготовка Tomcat к деплою приложения.
ДЗ: деплой выбранного Java-приложения.
4Базы данных и PostgreSQLКластеры, очереди, репликация, мониторинг и backup›
  • Типы и структуры баз данных, роль БД в инфраструктуре приложений.
  • Знакомство с PostgreSQL: кластер, диспетчер очередей, репликация.
  • Знакомство с MySQL и Percona XtraDB Cluster.
  • Мониторинг работы БД, резервное копирование и восстановление.
  • Особенности работы с NoSQL БД.
ДЗ: деплой и разбор тестовой БД PostgreSQL.
5Git, GitHub и GitLabРепозитории, ветки, слияния, merge request, администрирование›
  • Знакомство с системами контроля версий и принципами командной разработки.
  • Git: основные понятия, команды, создание веток и репозиториев.
  • Клонирование, слияния, конфликты и merge request.
  • Знакомство с GitHub и администрирование GitLab.
ДЗ: создание собственного репозитория на GitLab и работа с репозиторием.
6Docker и контейнеризацияDockerfile, упаковка приложений, Compose, Swarm, registry›
  • Понятие контейнеризации и знакомство с Docker.
  • Dockerfile и упаковка приложений в Docker-образы.
  • Создание кластера с Docker Compose.
  • Docker Swarm mode и особенности работы с сетями в Docker.
  • Мониторинг контейнеров и Docker registry: native, Artifactory / Nexus.
ДЗ: упаковка приложения в Docker.
7Docker: практикумDockerfile, собственное приложение, автоматизация сборки›
  • Наработка навыков создания Dockerfile.
  • Упаковка собственного приложения в Docker.
  • Автоматизация сборки приложений с помощью Docker Compose.
  • Отработка типовых ошибок при создании контейнеров.
ДЗ: практика создания Docker-контейнеров.
8Ansible и Infrastructure as CodeYAML, inventory, переменные, модули, шаблоны и роли›
  • Обзор систем управления конфигурациями.
  • Ansible и концепция Infrastructure as Code.
  • Синтаксис YAML и файл инвентаризации.
  • Переменные, модули shell, copy и другие базовые модули.
  • Запуск на группу хостов, шаблоны и роли конфигурации.
ДЗ: подготовка тестового окружения с помощью Ansible.
9Ansible: практикумPlaybooks, роли, Ansible Galaxy, кластер приложений›
  • Написание playbooks и работа с ролями.
  • Ansible Galaxy и обзор готовых ролей.
  • Поднятие кластера приложений средствами Ansible.
  • Практическое закрепление подхода Infrastructure as Code.
ДЗ: практика работы с Ansible.
10CI/CD и JenkinsJenkins в Docker, плагины, автоматизация сборок, GitLab CI, TeamCity›
  • Знакомство с CI/CD и ролью pipeline в DevOps-процессах.
  • Jenkins: знакомство, запуск Jenkins в Docker.
  • Модули Jenkins, используемые плагины и best practices.
  • Автоматизация сборок, обзор GitLab CI и TeamCity.
ДЗ: написание Jenkins jobs.
11Pipeline и автоматизация деплояТестирование ПО, Jenkins practice, процессы разработки›
  • Тестирование ПО: основные этапы и виды.
  • Jenkins practice и построение pipeline.
  • Автоматизация процессов разработки и деплоя.
  • Связь сборки, тестирования и выката в небольшую тестовую среду.
ДЗ: автоматизация деплоя нескольких приложений в небольшой тестовой среде.
12Kubernetes и микросервисыАрхитектура Kubernetes, Pod, kubectl, minikube›
  • Микросервисы и введение в Kubernetes.
  • Концепции и архитектура Kubernetes.
  • Pod как базовая единица запуска приложений.
  • Работа с kubectl и minikube.
ДЗ: практика работы с Kubernetes в облачной среде.
13Облачные технологии и AWSAWS services, awscli, EC2, S3, CloudWatch, мониторинг и биллинг›
  • Облачные технологии и обзор популярных сервисов AWS.
  • awscli: управление облачными ресурсами из консоли.
  • AWS EC2: создание инстансов и базовая эксплуатация.
  • AWS S3: работа с облачным хранилищем.
  • AWS CloudWatch, мониторинг и биллинг.
  • Знакомство и обзор сервисов MS Azure.
ДЗ: деплой распределенного приложения в AWS EC2.
14Rancher и TerraformKubernetes management и cloud deploy через Terraform›
  • Облачные технологии и подходы к управлению инфраструктурой.
  • Rancher: упрощение настройки и эксплуатации Kubernetes.
  • Terraform как инструмент cloud deploy и инфраструктуры как кода.
  • Практические сценарии подготовки облачной инфраструктуры.
ДЗ: практика работы с Terraform.
15Логи и ELK-стекLogstash, Kibana, паттерны и визуализации›
  • Анализ и мониторинг логов.
  • Обзор актуальных систем мониторинга логов.
  • ELK-стек: практика настройки.
  • Паттерны Logstash и создание визуализаций в Kibana.
ДЗ: написание парсера логов для приложения.
16Мониторинг, Observability и SREZabbix, Grafana, CollectD, FluentD, StatsD, Prometheus›
  • Мониторинг инфраструктуры и концепции Observability.
  • SRE-подход к надежности, наблюдаемости и эксплуатации сервисов.
  • Обзор наиболее распространенных утилит для мониторинга.
  • Zabbix: Enterprise monitoring, шаблоны, хосты, комплексные экраны, практика настройки.
  • Grafana и CollectD / FluentD / StatsD.
  • Prometheus как современное видение мониторинга.
ДЗ: разработка системы мониторинга для приложения.
17DevSecOps, AI и трудоустройствоOWASP, SAST, DAST, IAST, RASP, резюме и партнерская база›
  • DevSecOps и паттерны безопасной эксплуатации.
  • Безопасность контейнерных окружений.
  • Уязвимости OWASP.
  • SAST, DAST, IAST, RASP и место security-практик в pipeline.
  • Использование AI ассистентов в DevOps практиках.
  • Консультации по трудоустройству, разбор и составление резюме, регистрация в партнерской базе.

Менторы курса

Курс ведут практикующие инженеры, которые помогают закреплять материал, разбирать лабораторные работы и связывать программу с реальными задачами эксплуатации.

Дмитрий — Senior DevOps Engineer, Мегафон

Дмитрий

Senior DevOps Engineer, Мегафон

Евгений — Senior DevOps Engineer, EPAM

Евгений

Senior DevOps Engineer, EPAM

Выпускники работают в IT-компаниях

После курса выпускники усиливают резюме практическим портфолио, проходят подготовку к собеседованиям и применяют навыки в инфраструктурных командах.

Альфа Банк Ростелеком T-Systems ПСКБ Kaspersky Центробанк Сбер Мегафон
🚀

Запишитесь на вводное занятие и начните путь в DevOps

Записаться →