Сколько стоит курс «DataOPS Engineer с нуля до middle»?

Стоимость курса составляет 108000.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «DataOPS Engineer с нуля до middle»?

Прохождение курса «DataOPS Engineer с нуля до middle» занимает примерно 7 часов.

Какой рейтинг у курса «DataOPS Engineer с нуля до middle»?

Курс имеет рейтинг 0.0 из 5 на основе 0 отзывов. На курсе обучается 119 учеников.

Где можно пройти курс «DataOPS Engineer с нуля до middle»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/237232.

Курс на Stepik

Обложка курса «DataOPS Engineer с нуля до middle» на Stepik

108 000 ₽

DataOPS Engineer с нуля до middle ★ 0.000

Name: DataOPS Engineer с нуля до middle
Price: 108000.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

DataOps — внутреннее устройство инструментов в Data Engineering. Если Data Engineering — это здание, то DataOps — это его фундамент, электрика и система жизнеобеспечения. Вы научитесь работать с Linux, Python и Git, собирать образы в Docker, разворачивать кластеры в Kubernetes, строить потоковые системы на Hadoop и Spark, автоматизировать задачи с Airflow и Ansible, подключать облако и CI/CD. Много практики, настоящие Dev & Data инструменты и финальный проект, которым не стыдно поделиться.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	119
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	106
Количество квизов	439
Количество задач с кодом	4
Время прохождения курса	7 ч.	—
Стоимость курса	108 000 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	1 год назад	—	—	—	—
Последнее обновление	15 августа 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «DataOPS Engineer с нуля до middle»

16 разделов Уроки в курсе «DataOPS Engineer с нуля до middle»

106 уроков Тесты в курсе «DataOPS Engineer с нуля до middle»

439 тестов Задачи в курсе «DataOPS Engineer с нуля до middle»

4 задачи Время прохождения курса «DataOPS Engineer с нуля до middle»

7 ч.

обн. 15 августа 2026

Знакомство с платформой и сдача практических задач

3 урока

1. Введение в курс и платформу ↗

2. Кто такой DataOPS? ↗

3. Большие данные. ↗

Linux, bash, виртуализация

8 уроков

1. Что такое Linux? Основные дистрибутивы, пакетные менеджеры ↗

2. Виртуализация. Типы гипервизоров. Установка ↗

3. Файловая система, каталоги ↗

4. Основы работы с Bash ↗

5. Автоматизация с Bash ↗

6. Установка и настройка ssh сервера ↗

7. Настройка сети и безопасность ↗

8. Мониторинг ресурсов, процессов, системные журналы ↗

Python

14 уроков

1. Знакомство с Python ↗

2. Установка Visual Studio Code (VS Code) ↗

3. Вывод данных ↗

4. Переменные и типы данных. Структуры данных. ↗

5. Ввод данных ↗

6. Условный оператор if/else ↗

7. Цикл for ↗

8. Цикл while ↗

9. try/except ↗

10. Функции ↗

11. Библиотеки Pandas ↗

12. Библиотека NumPy ↗

13. Библиотека Matplotlib ↗

14. Итоговое задание ↗

Системы контроля версий, введение в Git

5 уроков

1. Системы контроля версий ↗

2. GitHub. Создание репозитория и работа с ним на сайте. ↗

3. Git и работа с ним в терминале. ↗

4. Работа с ветками ↗

5. Важное в мелочах: .gitignore и markdown ↗

Контейнеризация. Docker

11 уроков

1. Контейнеризация и чем она отличается от виртуализации ↗

2. Docker образы и контейнеры ↗

3. Docker Engine и Docker Desktop ↗

4. Docker registry, Docker hub ↗

5. Dockerfile - синтаксис и наполнение файла ↗

6. Хранение данных. Сеть и порты. ↗

7. Очистка Docker от ненужных данных. ↗

8. Dockerfile многоэтапная сборка ↗

9. Docker compose. Синтаксис yaml и команды для работы ↗

10. Netbox ↗

11. Итоговое задание ↗

Базы данных, хранилища

8 уроков

1. Типы баз данных. Масштабирование. OLTP и OLAP ↗

2. Клиент DBeaver: подключение к PostgreSQL ↗

3. PostgreSQL ↗

4. Clickhouse ↗

5. MongoDB ↗

6. Конфигурация Clickhouse ↗

7. Управление пользователями и правами Clickhouse. ↗

8. Итоговое задание ↗

CI/CD на примере GitLab

5 уроков

1. Что такое CI/CD ↗

2. Запуск GitLab локально с помощью Docker ↗

3. Pipeline ↗

4. Регистрация GitLab Runner. ↗

5. Практический пример ↗

Sonatype Nexus Repository

3 урока

1. Что такое sonatype nexus и зачем он нужен компаниям ↗

2. Установка и настройка sonatype nexus ↗

3. Создание Docker репозитория для артефактов ↗

k8s - Minikube

14 уроков

1. Что такое Kubernetes, сравнение с docker ↗

2. Установка minikube ↗

3. Обзор архитектуры Kubernetes ↗

4. Pods ↗

5. ReplicaSet ↗

6. Deployment ↗

7. Labels ↗

8. Volumes ↗

9. Команды kubectl ↗

10. Kubelet ↗

11. Kube-proxy ↗

12. Etcd ↗

13. Kubernetes API Server ↗

14. Scheduler ↗

Apache Hadoop

7 уроков

1. Установка в docker ↗

2. Hadoop Distributed File System (HDFS) ↗

3. MapReduce ↗

4. Hive ↗

5. YARN (Yet Another Resource Negotiator) ↗

6. HUE (Hadoop User Experience) ↗

7. Команды hdfs dfs (Работа с папками, работа с файлами) ↗

Apache Spark

5 уроков

1. Что такое Spark и где он используется ↗

2. Архитектура Spark ↗

3. Установка Spark ↗

4. Spark Cluster на Minikube ↗

5. Примеры использования PySpark ↗

Apache Airflow

4 урока

1. Введение в Apache Airflow ↗

2. Установка Apache Airflow и первые шаги ↗

3. Узнаем из чего состоят DAG'и ↗

4. Практический пример. Пишем свой первый DAG ↗

Облачный хостинг (cloud hosting)

4 урока

1. Почему всё ушло в «облака»? ↗

2. Облачные провайдеры ↗

3. Первый опыт с облачным провайдером ↗

4. Managed Kubernetes ↗

DBT

10 уроков

1. Что такое DBT ↗

2. Установка dbt ↗

3. Основные команды dbt ↗

4. Основные концепции ↗

5. Промежуточное тестирование ↗

6. Jinja-шаблонизация ↗

7. Jinja часть 2 ↗

8. Jinja часть 3 ↗

9. Оптимизация ↗

10. Итоговое задание ↗

Ansible

3 урока

1. Автоматизация настройки серверов c Ansible ↗

2. Плейбуки и конфигурации ↗

3. Практический пример ↗

Итоговая работа

2 урока

1. Что мы проходили на курсе и что еще стоит продолжить изучать ↗

2. Итоговая работа ↗