Промокод на скидку 10%
Избавьтесь от рутины и ошибок — научитесь писать скрипты для админ-задач. Повысьте эффективность работы с инфраструктурой и свою ценность как инженера
Автоматизируйте 80% ручной работы с помощью Python
100 часов всего
27 часов теории
Итоговый проект
автоматизация любого рабочего процесса на Python
5 встреч со спикерами
онлайн-встречи на потоке в формате «вопрос-ответ»
Сертификат об окончании курса
именной с индивидуальным номером
73 часа практики
Начать учиться
на курсе по «Python для инженеров»
на курсе по «Python для инженеров»
Демодоступ к курсу откроется в LMS
Начни учиться бесплатно
Познакомьтесь с материалами и спикерами курса. Демокурс доступен 3 дня.
Кому подойдёт курс?
DevOps и SRE-инженерам, которые хотят писать собственные сценарии вместо рутинных операций
Системным администраторам и инженерам эксплуатации, которые устали выполнять однообразные задачи вручную и хотят автоматизировать их на Python
Архитекторам и тимлидам, которые хотят понимать код автоматизации и быть на «ты» с инструментами инфраструктуры
Специалистам техподдержки и мониторинга, которые хотят перейти в инженерные роли (DevOps) через освоение скриптинга
Цель курса — дать участникам инструменты и знания для автоматизации задач, управления инфраструктурой и взаимодействия с современными подходами использования Python
Чему научим
Вы поймёте основы синтаксиса и ООП, сможете писать оптимальный код и пользоваться библиотеками
Программировать на Python
Вы создадите собственный Kubernetes-оператор и модуль для Ansible — то, что ранее было доступно только разработчикам
Автоматизировать облачную инфраструктуру
Вы будете отправлять HTTP-запросы, работать с SSH из программ, писать и тестировать собственные веб-API для ваших инструментов
Интегрировать сервисы через API
Вы освоите парсинг логов и конфигов (CSV, JSON, YAML, XML), управление файлами и процессами на серверах средствами Python
Обрабатывать данные и файлы
Вы сможете писать юнит-тесты (PyTest, PyHamcrest) для своих скриптов, разбираться с отладкой и логированием
Проверять и повышать качество кода
Вы освоите создание чат-бота (Errbot) для автоматизации через мессенджер и научитесь интегрировать Python-скрипты в конвейеры GitLab CI
Внедрять ChatOps и CI/CD-скрипты
Учиться будет легче, если:
Будет большим плюсом:
- Базовые навыки автоматизации на Bash
- Опыт работы с GitLab и GitLab CI
- Вы работали с Git
- Вы умеете читать код на Python
- У вас есть базовые навыки администрирования Linux
- Вы имееете представление о предназначении Kubernetes и операторов Kubernetes
- Вы понимаете предназначение Ansible и модулей
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
Подробнее о спикере
Ярослав Телишевский
Архитектор высоконагруженных систем, ООО ВБ-ТЕХ
- Больше 10 лет опыта
- Разрабатывал ЕГРН для государства, облачную платформу для Сбербанка
- 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 нём можно быстро автоматизировать какую-либо рутинную задачу, написать простую программу. Он проще в освоении, чем большинство других ЯП»
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 всё ещё есть возможность прикоснуться к основам, не скрытым за множеством слоев абстракций»
Подробнее о спикере
Виталий Лихачев
SRE в крупном нидерландском тревелтехе, Ex-Avito Senior Software Engineer
- 9+ лет в коммерческой разработке
- Работал в стартапах, на аутсорс и в продуктовых командах
- Пишет сложные проекты с нетривиальной бизнес логикой на php, python, golang и немного на java и nodejs
- Разрабатывал фронтенд, настраивал CI/CD и AWS, оптимизировал бэкенд и проводил технические собеседования
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»
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"
Ярослав Телишевский
Архитектор высоконагруженных систем, ООО ВБ-ТЕХ
- Больше 10 лет опыта
- Разрабатывал ЕГРН для государства, облачную платформу для Сбербанка
- Регулярно работает с: threading, asyncio, aiohttp, fastAPI, k8s, Ansible, Prometheus
Виталий Лихачёв
SRE в крупном нидерландском тревелтехе, Ex-Avito Senior Software Engineer
- 9+ лет в коммерческой разработке
- Работал в стартапах, на аутсорс и в продуктовых командах
- Пишет сложные проекты с нетривиальной бизнес логикой на php, python, golang и немного на java и nodejs
- Разрабатывал фронтенд, настраивал CI/CD и AWS, оптимизировал бэкенд и проводил технические собеседования
Программа
Вводный блок
тема 1
- Знакомство с курсом
- Установка окружения
- Доступ к Telegram-чату потока
- Открываем курс по Gitlab CI/CD
- Установка окружения
- Доступ к Telegram-чату потока
- Открываем курс по Gitlab CI/CD
Основы синтаксиса и структур в Python. Часть 1
тема 2
- Числа и переменные
- Строковый тип данных
- Логический тип данных
- Составные типы данных: кортежи
- Условный оператор и ветвление
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
- Строковый тип данных
- Логический тип данных
- Составные типы данных: кортежи
- Условный оператор и ветвление
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
Основы синтаксиса и структур в Python. Часть 2
тема 3
- 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
- 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
Улучшенное владение Python: оптимизации и ООП
тема 4
- Циклы и оптимизации циклов
- Специфические типы данных
- ООП
- Создание контекстных менеджеров для своих типов (конструкция with)
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
- Специфические типы данных
- ООП
- Создание контекстных менеджеров для своих типов (конструкция with)
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
Подключения по сети
тема 5
- 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
- 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
Работа с текстом в различных форматах
тема 6
- 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
- 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
Взаимодействие с операционной системой
тема 7
- 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
- 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
K8S оператор на Python
тема 8
- 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
- Операторы в Kubernetes
- Пишем свой первый оператор для Kubernetes c Kopf
- K8s operator на Python
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
Пишем свой модуль для Ansible
тема 9
- Написание своих модулей на Ansible
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
Создание и кейсы использования своего API
тема 10
- Синхронный, многопоточный и асинхронный код
- Создание своего API
- Писание Prometheus Exporter
- Асинхронные фреймворки
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
- Создание своего API
- Писание Prometheus Exporter
- Асинхронные фреймворки
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
Юнит-тестирование своего приложения
тема 11
- 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
- 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
Взаимодействие с CVS и DevOps системами
тема 12
- 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
- Использование pygit для получения информации об изменениях в коде
- Практические задания, кейсы и тесты для закрепления материала
Chatops с Errbot на Python
тема 13
- 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
- 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
Финальный проект
проект
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...
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...
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
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
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».
Можно написать инструмент на Python, который будет анализировать и отключать «холостые ресурсы».
Кейс от Артема Чекунова
Senior DevOps Engineer в Chartboost
Senior DevOps Engineer в Chartboost
Кейс от Владимира Гурьянова
Архитектора Флант
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).
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.
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
- успешно сдал курсовую работу
- принимал участие в решении практик, которые входят в курс
- успешно сдал итоговый проект
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
Итоговый проект с онлайн-защитой
Эксперт +
Видеоуроки
Задания, тесты и кейсы
Сертификат о прохождении курса
Код-ревью от спикеров
Видеокурс «Gitlab CI/CD»
Видеокурс «Python, Чат-боты и DevOps»
Закрытый Telegram чат со спикерами
в рассрочку на 4 месяца или 58 000 ₽ единовременно
14 500 ₽/мес
Эксперт
Видеоуроки
Задания, тесты и кейсы
Сертификат о прохождении курса
Код-ревью от спикеров
Видеокурс «Gitlab CI/CD»
Видеокурс «Python, Чат-боты и DevOps»
Итоговый проект с онлайн-защитой
Закрытый Telegram чат со спикерами
в рассрочку на 4 месяца или 45 000 ₽ единовременно
11 250 ₽/мес
Соло
Видеоуроки
Задания, тесты и кейсы
Свидетельство о прохождении курса
Код-ревью от спикеров
Видеокурс «Gitlab CI/CD»
Видеокурс «Python, Чат-боты и DevOps»
Итоговый проект с онлайн-защитой
Закрытый Telegram чат со спикерами
в рассрочку на 4 месяца или 35 000 ₽ единовременно
8 750 ₽/мес
Нужна консультация?
задайте нам свой вопрос
задайте нам свой вопрос
Нужна консультация?
задайте нам свой вопрос
задайте нам свой вопрос
Оплатить участие
в курсе по «Python для инженеров» тариф Соло
в курсе по «Python для инженеров» тариф Соло
Вы можете оплатить российской картой, купить в рассрочку, а также ввести промокод на следующем шаге. Или подать заявку на оплату зарубежной картой
Оплатить участие
в курсе по «Python для инженеров» тариф Эксперт+
в курсе по «Python для инженеров» тариф Эксперт+
Вы можете оплатить российской картой, купить в рассрочку, а также ввести промокод на следующем шаге. Или подать заявку на оплату зарубежной картой
Оплатить участие
в курсе по «Python для инженеров» тариф Эксперт
в курсе по «Python для инженеров» тариф Эксперт
Вы можете оплатить российской картой, купить в рассрочку, а также ввести промокод на следующем шаге. Или подать заявку на оплату зарубежной картой
Рассрочка
только для физических лиц
Условия рассрочки:
Процесс оформления:
Командное предложение
от 10 человек
специальные условия
специальные условия
от 5 человек
-10%
от 3 человек
-7%
Командное предложение
на курс «Python для инженеров»
на курс «Python для инженеров»
Вы отправляете нам заявку. Мы связываемся с вами, чтобы обсудить все детали, обменяться документами и запустить обучение ваших специалистов
Итоговый проект с онлайн-защитой
Эксперт +
Видеоуроки
Задания, тесты и кейсы
Сертификат о прохождении курса
Код-ревью от спикеров
Видеокурс «Gitlab CI/CD»
Видеокурс «Python, Чат-боты и DevOps»
Закрытый Telegram чат со спикерами
Эксперт
Видеоуроки
Задания, тесты и кейсы
Сертификат о прохождении курса
Код-ревью от спикеров
Видеокурс «Gitlab CI/CD»
65 500 ₽
Видеокурс «Python, Чат-боты и DevOps»
Итоговый проект с онлайн-защитой
Закрытый Telegram чат со спикерами
Соло
Видеоуроки
Задания, тесты и кейсы
Свидетельство о прохождении курса
Код-ревью от спикеров
Видеокурс «Gitlab CI/CD»
Видеокурс «Python, Чат-боты и DevOps»
Итоговый проект с онлайн-защитой
Закрытый Telegram чат со спикерами
55 000 ₽
40 000 ₽
Заявка от компании
на курс по «Python для инженеров»
на курс по «Python для инженеров»
Вы отправляете нам заявку. Мы связываемся с вами, чтобы обсудить все детали, обменяться документами и запустить обучение ваших специалистов
Обратная связь для отдельных заданий
Если вам не хватит обратной связи в процессе обучения, вы сможете получить дополнительные проверки отдельно
Для получения номерного сертификата достаточно успешно зачтённого финального проекта.
Пакет проверки всех заданий 25 000₽
Проверка проекта 10 000₽
Сдать задание нужно в течение 2 недель после покупки.
Сдать проект нужно в течение 3 недель после покупки.
Действует 4 месяца с момента покупки.
Проверка одного задания 3 000₽
Стоимость:
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
Отзыв на курс «Python для инженеров»
По профессии я инженер эксплуатации, все скрипты на работе в основном пишу на Python. Решил выбрать курс Слёрма, т.к. он показался более интересным конкретно для инженеров (остальные углубленно идут в разработку или тестирование). Много практики, хорошие спикеры, курс мне понравился, смело рекомендую)
Александр
Александр
Отзыв на курс «Python для инженеров»
Работаю DevOps инженером, это мой третий курс в Слёрм. Очень удобно, что Python в этом курсе изучают в области применения именно для ops инженеров. Большинство курсов все-таки предполагают именно backend-разработку. Материал подаётся понятно и подробно. Хорошо, когда спикеры – это люди с актуальным опытом из известных компаний, преподают отлично. Курс отличный, но есть совет: обязательно выделите достаточно времени на практику.
Алексей
Алексей
Отзыв на курс «Python для инженеров»
Работаю системным администратором. По совету коллег выбрал этот курс, и я им остался доволен: лекции очень подробные, задания интересные и нестандартные, удобный формат обучения, профессиональные спикеры. Отличный и довольно редкий курс, который подходит именно для администраторов и инженеров - рекомендую)
Кирилл
Кирилл
Отзыв на курс «Python для инженеров»
Профессия – DevOps, искал курс уровнем выше, чем база, с конкретными примерами использования библиотек. По этому критерию только курс от Слёрм подходил, у других я подобного не нашел. Особенно меня интересовала часть про написание своего оператора K8S. Формат понравился, спикеры отлично давали обратную связь во время проверки заданий и помогали в Telegram-чате. Практика очень интересная и насыщенная, особенно вторая половина курса после прохождения базовых тем. Рекомендую!
Кирилл
Кирилл
Отзыв на курс «Python для инженеров»
Я Devops-инженер. Тимлид посоветовал курс Слёрма. Понравилась подача материала, интересные курсовые задачи, и в целом программа оправдала ожидания. Также получал полезные ревью по коду. Многое я еще не успел применить, но переписал старые скрипты по советам из ревью. Спикеры нравятся, курс актуальный — рекомендую.
Павел
Павел
Часто задаваемые вопросы
Что нужно знать, чтобы пройти курс?
Учиться будет легче, если:
— вы умеете читать код на Python
— вы работали с Git
— у вас есть базовые навыки администрирования Linux
— вы имееете представление о предназначении Kubernetes и операторов Kubernetes
— вы понимаете предназначение Ansible и модулей
Будет большим плюсом:
— Опыт работы с GitLab и GitLab CI
— Базовые навыки автоматизации на Bash
— вы умеете читать код на Python
— вы работали с Git
— у вас есть базовые навыки администрирования Linux
— вы имееете представление о предназначении Kubernetes и операторов Kubernetes
— вы понимаете предназначение Ansible и модулей
Будет большим плюсом:
— Опыт работы с GitLab и GitLab CI
— Базовые навыки автоматизации на Bash
Как получить доступ к курсу после оплаты?
После оплаты курса вас автоматически перенаправит в личный кабинет, где откроется доступ к урокам. Логин и пароль для входа мы отправим вам на электронную почту, указанную при оплате. Перед началом потока мы свяжемся с вами по почте, чтобы напомнить о старте
Сколько длится обучение?
Обучение длится 4 месяца. Доступ к видеокурсу остается у вас на 2 года.
Вы выдаёте сертификат?
У Слёрма есть официальная лицензия — это значит, что студенты, которые защитят итоговый проект, получат номерные сертификаты. А те, кто не защитил проект, но прошёл 80% курса, получат свидетельство.
Что такое налоговый вычет и как его вернуть?
Вы сможете вернуть 13% от стоимости обучения за счет государства, если трудоустроены официально. Для этого нужно подать заявление на сайте nalog.ru.
На сколько вы даёте доступ к курсу?
Доступ к курсу останется у вас на 2 года.
Можно оплатить обучение от компании?
Да, для этого выберете вариант «Оставить заявку»
Нужна консультация?
задайте нам свой вопрос
