25
12
32
:
:
29
:
дней
часов
минуты
секунд
Цена повысится через:
Лучшие практики и инструменты на Python для автоматизации задач и управления инфраструктурой.

Прокачайте свои знания в Python, чтобы автоматизировать рабочие процессы, создавать кастомные решения для управления инфраструктурой и улучшить свои навыки программирования для реальных задач.
поток: старт 19 мая
длительность 4 месяца
Python для инженеров
73% практики
27 часов теории
Итоговый проект
на выбор любая автоматизация на Python
Поддержка экспертов
4 онлайн-встречи и Telegram-чат со спикерами
Код-ревью практики
от спикеров
73 часа практики
Начни учиться бесплатно
Познакомьтесь с материалами и спикерами курса. Демокурс доступен 3 дня.
Кому подойдёт курс?
DevOps-инженерам
Инженерам инфраструктуры и эксплуатации
Системным администраторам и архитекторам
Техническим аналитикам и инженерам мониторинга
Цель курса — дать участникам инструменты и знания для автоматизации задач, управления инфраструктурой и взаимодействия с современными подходами использования Python
Чему научим
Писать код на Python: оптимизация, ООП, переменные, типы данных, операторы, циклы и функции
Писать Kubernetes-операторы и модули для Ansible на Python
Создавать, использовать и тестировать свои API
Отправлять HTTP-запросы из программы и работать с SSH при помощи Python
Работать с данными в форматах: separated values, json, yaml, xml
Взаимодействовать с Git и GitLab из Python
Организовывать Chatops-процессы с помощью Errbot на Python
Работать с файловой системой, запускать и останавливать процессы
Понадобятся знания:
Будет большим плюсом:
  • Базовые навыки автоматизации на Bash
  • Опыт работы с GitLab и GitLab CI
  • Базовые навыки администрирования Linux
  • Умение читать код на Python
  • Опыт работы с Git
  • Понимание предназначения Ansible и модулей
  • Иметь представления о предназначении Kubernetes и операторов Kubernetes
Проверь свои знания!
Главное практика
73 часа практики, кейсов и создания собственного проекта. Закрепляем новые навыки с помощью тестов, практических заданий и кейсов. По итогам курса вы реализуете финальный проект. Тему и путь решения нужно будет выбрать самостоятельно. Это может быть абсолютно любая автоматизация на Python: свой оператор для Kubernetes, свой модуль или плагин для Ansible, расширение любой системы вне изученных технологий и многое другое…
Авторы и спикеры курса
Виталий Лихачев
SRE в booking.com, ex-Avito Senior Software Engineer
9+ лет в коммерческой разработке. Работал в стартапах, на аутсорс и в продуктовых командах. Выстраивает процессы в командах. Строит инфраструктуру под проекты в публичных облаках. Выступает с докладами про базы данных, оркестраторы и др. Keywords: высоконагруженные системы, распределённые системы, проектирование систем, низкоуровневые оптимизации, тюнинг производительности систем под капотом.
Подробнее о спикере
Спикер
Ярослав Телишевский
Архитектор высоконагруженных систем, ООО ВБ-ТЕХ
  • Больше 10 лет опыта
  • Разрабатывал ЕГРН для государства, облачную платформу для Сбербанка
Спикер
  • Регулярно работает с: threading, asyncio, aiohttp, fastAPI, k8s, Ansible, Prometheus
Подробнее о спикере
Антон Рязанцев
Expert Software Developer in Test
"Python продолжает уверенно набирать популярность. Во многом это происходит благодаря его универсальности. На нем можно быстро автоматизировать какую-либо рутинную задачу, написать простую программу. Он проще в освоении, чем большинство других ЯП"
Автор
Подробнее о спикере
Денис Наумов
Techlead, Data Engineer в Skyeng
"Сейчас оптимальное время для того, чтобы изучать Python. Уже существует множество библиотек и фреймворков, которые упрощают жизнь инженерам, но все еще есть возможность прикоснуться к основам, не скрытым за множеством слоев абстракций"
Автор
Подробнее о спикере
Как проходит обучение
4 часа практики
4
30
онлайн встречи
практических заданий
разборы и прямое общение в телеграм-чате с преподавателями
приближенных к реальным кейсам
13 модулей + проект
100
часов всего
итоговый сертификат
6
часов в неделю
2 часа теории
Шаг 1
Смотрим видеоуроки и читаем теорию
Шаг 2
Шаг 3
Шаг 4
Шаг 5
Делаем практические задания, закрепляем теорию и получаем код-ревью
Обсуждаем практику и задаем вопросы в Telegram-чате со спикерами
Встречаемся со спикерами на онлайн-встречах и разбираем материал
Разрабатываем итоговый проект и защищаем его для получения сертификата
Программа
Что смогли автоматизировать с Python наши студенты
Сводящий к минимуму простой платформы
Экономящая 23 часа в месяц и повышающая лояльность клиентов за быстроту обработки запросов
Prometheus-exporter для метрик в кастомном формате
Автоматизация изменения конфигурации сервера
Позволяющий сократить расходы на 40−50% или около 12 миллионов рублей в год.
Сокращающий рутину
Инструмент для анализа и отключения холостых ресурсов
Python lint-тест для Ansible и Kubernetes
Кейс от Данила Бахаева
DevOps-инженер в X5 Group
Экономящая 23 часа в месяц и повышающая лояльность клиентов за быстроту обработки запросовКейс от Данила Бахаева, DevOps-инженер в X5 Group
Кейс от Артема Чекунова
Senior DevOps Engineer в Chartboost
Компания активно пользуется облаком и тратит 2 миллиона рублей в месяц на инфраструктуру в AWS.

Можно написать инструмент на Python, который будет анализировать и отключать «холостые ресурсы».
Кейс от Артема Чекунова
Senior DevOps Engineer в Chartboost
Кейс от Владимира Гурьянова
Архитектора Флант
У компании было много экзотических сервисов, которые необходимо мониторить.

Мы написали несколько Prometheus-exporter'ов на Python, что позволило эффективнее мониторить приложения (актуально для Fintech, ADtech, крупных медийных и сервисных площадок).
Написали на Python lint-тесты для ansible и kubernetes. Они позволяли проверять на наличие обязательных параметров, которые были стандартными в рамках компании.

До этого проверяли руками и глазами, что конечно же намного дольше и неэффективней.
Сертификат
Именной сертификат с индивидуальным номером получает студент, если:
  • прошёл 80% курса
  • принимал участие в решении практик, которые входят в курс
  • успешно сдал итоговое задание/проект/сертификацию.
В случае, если студент изучил 80% курса, но не выполнил или не сдал финальное задание, вместо сертификата выдаётся свидетельство.
Этот курс может оплатить ваша компания
Если вы считаете, что знания, полученные на курсе, могут быть полезными на вашем текущем месте работы, оставляйте заявку с контактами компании в форме ниже или обсудите покупку курса с вашим руководителем. Как это организовать, что говорить и куда идти — написали здесь.
Можно учиться командой
Чем вас больше — тем дешевле
Как купить курс
25
12
32
:
:
29
:
дней
часов
минуты
секунд
Цена повысится через:
Написать нам
В 75% случаев обучение готова оплатить компания. Напишите нам, и мы поможем.
Курс за счёт работодателя
Написать нам
Узнать про вычет
Узнать про вычет
Предоставим все необходимые документы для получения вычета.
Налоговый вычет 13%
старт 19 мая
Поток
Видеоуроки
Практические задания
Сертификат о прохождении курса
Онлайн-встречи со спикерами
Чат-группы в телеграмм со спикерами
Поддержка от менторов и кураторов
Код-ревью практики
Видеокурс «Python, Чат-боты и DevOps»
Видеокурс «Gitlab CI/CD»
в рассрочку на 4 месяца или 59 990 ₽ 80 000 ₽ единовременно
14 998 ₽/мес
20 000 ₽/мес
старт в любой момент
Видеокурс
Видеоуроки
Практические задания
Свидетельство о прослушивании курса
Онлайн-встречи со спикерами
Чат-группы в телеграмм со спикерами
Поддержка от менторов и кураторов
Код-ревью практики
Видеокурс «Python, Чат-боты и DevOps»
Видеокурс «Gitlab CI/CD»
в рассрочку на 4 месяца или 54 990 ₽ 60 000 ₽ единовременно
13 747 ₽/мес
15 000 ₽/мес
Корпоративное обучение
Если ваша задача — обучить больше 30 сотрудников, мы готовы предложить вашей компании корпоративный формат обучения или адаптировать обучение под вас
Пример корпоративного обучения по Kubernetes для сотрудников Тинькофф банка →
Отзывы о курсе

Павел
SRE
SRE
Нужна консультация?
задайте нам свой вопрос
+7
Часто задаваемые вопросы