Основы облачных платформ

Курс даёт DevOps‑инженеру базовое понимание облачных платформ на примере AWS, GCP и Azure. Студент знакомится с основными сервисами вычислений, хранения, сетей и управления доступом, понимает модель shared responsibility, основы биллинга и типичные cloud‑native паттерны (scaling, managed‑сервисы), чтобы уверенно читать инфраструктурные схемы и участвовать в принятии решений по архитектуре.

  • 20 часов
  • 5 модулей
  • 10 уроков

AWS, GCP и Azure для DevOps: базовые сервисы compute, storage, networking, IAM и принципы cloud-native архитектур.

Из чего состоит курс?

Тематические модули, которые входят в состав этого курса.

Введение в облака и shared responsibility

2 урока

Зачем бизнесу облака, чем они отличаются от on‑prem, и что отвечает DevOps.

Обзор AWS, GCP и Azure

2 урока

Смотрим на три основных провайдера: общие паттерны и ключевые отличия.

Вычисления (compute) в облаке

2 урока

Разбираем варианты compute: виртуальные машины, контейнеры и serverless.

Хранение данных и сети в облаке

2 урока

Основы объектного, блочного и файлового хранения, а также сетей VPC/VNet.

Управление доступом, биллинг и cloud‑native паттерны

2 урока

Смотрим на IAM, основы безопасности, биллинг и типичные cloud‑native подходы.

Частые вопросы о курсе на TeoBrain

О том, как устроен курс, как он связан с карьерным треком и как помогает освоить технологию шаг за шагом

Курс на TeoBrain — это концентрированный фокус на одной технологии: он помогает глубоко разобраться в конкретном инструменте или подходе. Карьерный трек — более широкий маршрут к профессии, который включает несколько таких курсов, практику и карьерные шаги. Часто самый устойчивый результат даёт не один курс, а прохождение целого трека.

Каждый курс посвящен одной технологии или группе близких инструментов: язык программирования, фреймворк, стек для анализа данных и т.д. Внутри курса материал подается так, чтобы ты не просто знал определения, а понимал, как эта технология живёт в реальных задачах и проектах.

Курс разбит на тематические модули, каждый из которых отвечает за свою часть технологии: от базовых концепций до более продвинутых сценариев. Внутри модулей находятся уроки, а каждый урок — это серия экранов, где материал изложен небольшими порциями, чтобы его было легче воспринимать и возвращаться к нужным фрагментам.

Каждый урок состоит из последовательности экранов: объяснение, примеры, задачи, разбор типичных ошибок. На любом экране можно обратиться к AI-тьютору — он пояснит непонятное место, поможет разобраться с кодом или задачей и подскажет, за что зацепиться, если ты застрял. Это делает обучение более гибким: ты не ждёшь вебинара или ответа наставника, а получаешь поддержку сразу в момент вопроса.

Да, один курс может помочь точечно прокачать нужную технологию или закрыть конкретный пробел в знаниях. Но если ты планируешь выход на новую роль или смену профессии, чаще всего выгоднее идти по карьерному треку: он заранее собирает несколько курсов, практику и карьерные инструменты в цельный маршрут, чтобы ты пришёл к офферу, а не просто прошёл один сильный курс.

Входит в карьерные треки

Экспертное мнение