00
00
00
:
:
00
:
дней
часов
минут
секунд
Плановое повышение цен с 2025-го года Успейте записаться на курс со скидкой 25 000₽
Повышение цен с 2025-го года, успейте записаться
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 20 декабря
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
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
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
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
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.
Спикер
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
Короткий практический курс.
Воплотите в жизнь проект, которым можно гордиться — умный помощник по изучению Python.
Освойте Python на новом уровне, создавая полноценное приложение с языковой моделью, которое работает на вашем компьютере без необходимости в VPN и дополнительных оплатах.
Поймете принципы работы CI/CD, научитесь автоматизировать процесс интеграции и поставки.
Сможете ускорить цикл разработки с минимальными рисками.
Пройдете путь от создания самого простого пайплайна до настройки сложных вариантов CI/CD с возможностью отката на предыдущую версию по нажатию одной кнопки.
- Знакомство с курсом
- Установка окружения
- Доступ к Telegram-чату потока
- Знакомство со спикерами
- О чём курс и программа
- Формат обучения и коммуникации со спикерами
- Ответы на вопросы
- Числа и переменные
- Строковый тип данных
- Логический тип данных
- Составные типы данных: кортежи
- Условный операторв и ветвление
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
- Циклы
- Составные типы данных: списки
- Составные типы данных: словари
- Составные типы данных: множества
- Функции и области видимости
- Исключения и отладка
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
- Циклы и оптимизации циклов
- Специфические типы данных
- ООП
- Создание контекстных менеджеров для своих типов (конструкция with)
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
- Модуль requests для выполнения HTTP запросов
- Модуль Paramiko для выполнения команд по ssh
- Обзор модулей для работы с базами данных и брокерами сообщений
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
- Обсуждение пройденного материала
- Ответы на вопросы студентов
- Разбор основных проблем и сложностей
- Использование аргументов командной строки: модуль argparse
- Модули работы с данными в разных форматах: separated values, json, yaml, xml
- Модуль re и регулярные выражения
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
- Чтение и запись файлов
- Модуль subprocess для интерактивного взаимодействия с процессами
- Модуль os - чтение environment variables, работа с директориями и правами, работа с процессами
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
- Введение в Kubernetes
- Операторы в Kubernetes
- Пишем свой первый оператор для Kubernetes c Kopf
- K8s operator на Python
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
- Написание своих модулей на Ansible
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
Встреча со спикерами по темам:

Тема 6 «Работа с текстом в различных форматах»
Тема 7 «Взаимодействие с операционной системой»
Тема 8 «K8S operator на Python»
Тема 9 «Пишем свой модуль для Ansible»
- Синхронный, многопоточный и асинхронный код
- Создание своего API
- Писание Prometheus Exporter
- Асинхронный фреймворки
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
- Виды тестов: unit, интеграционные и end-to-end.
- Обзор модуля pyhamcrest и его матчеров.
- Архитектура и возможности pytest.
- Использование pytest и pyhamcrest для написания юнит-тестов.
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
- Использование сторонних модулей на примере интеграции в пайплайны Gitlab
- Использование pygit для получения информации об изменениях в коде
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
- Концепция Chatops: какие проблемы решает внедрение Chatops?
- Фреймворк Errbot: установка, создание базового шаблон плагина, конфигурирование и запуск
- Фреймворк Errbot: создание своего плагина для Chatops с различными вариантами обработки сообщений
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
- Обсуждение пройденного материала
- Ответы на вопросы студентов
- Разбор основных проблем и сложностей
По итогам курса студент выполняет финальное задание.
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
- многое другое...