Git, Linux и Docker

Курс даёт фундаментальные навыки работы с Git, Linux и Docker для Python‑backend и DevOps‑разработчиков. Студент учится уверенно пользоваться терминалом Linux, работать с ветками и pull‑request в Git, собирать и запускать Docker‑контейнеры и понимать, как эти инструменты используются в реальных проектах.

  • 24 часа
  • 7 модулей
  • 16 уроков

Практический курс по Git, Linux и Docker для Python/backend и DevOps‑разработчиков.

Из чего состоит курс?

Тематические модули, которые входят в состав этого курса.

Введение и установка инструментов

2 урока

Настраиваем окружение: устанавливаем Git, терминал Linux (или WSL) и Docker, проверяем работоспособность.

Основы Linux и работы в терминале

3 урока

Осваиваем базовые команды Linux, файловую систему, права, процессы и работу с пакетами.

Git: основы контроля версий

3 урока

Изучаем базовые операции Git: коммиты, история, ветки и работа с удалённым репозиторием.

Git: командная работа и конфликты

2 урока

Учимся работать с pull‑request, ревью кода и разрешать конфликты слияния.

Docker: основы контейнеризации

2 урока

Понимаем, что такое контейнеры, образы и Dockerfile, учимся собирать и запускать контейнеры.

Docker Compose и окружение проекта

2 урока

Собираем окружение проекта: приложение, база данных и вспомогательные сервисы в docker‑compose.

Итоговый мини‑проект: окружение для backend‑сервиса

2 урока

Применяем Git, Linux и Docker вместе: собираем полноценное окружение для учебного backend‑проекта.

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