Курс включает в себя все инструменты, которые могут пригодиться как разработчику, так и администратору: управление доступом, резервное копирование, репликация, журналирование, работа со статистикой, способы масштабирование, а также работа MongoDB в облаках (AWS, GCP, Azure, Яндекс Облако), docker и Kubernetes
Цель курса — научить слушателя эффективно работать с MongoDB.
В результате обучения выпускники смогут создавать отказоустойчивые кластера Монго, консистентные бэкапы, оптимальные запросы и разбираться с некорректными, работать с индексами, оптимизировать, профилировать запросы.На курсе вы:
создадите свой проект интернет-магазина с полноценным бэкендом на node.js с хранением информации в отказоустойчивом кластере MongoDB;
научитесь мониторить кластер с использованием современных тендеций и производить нагрузочное тестирование для определения слабых мест с использованием принципа stonith;
выбирать оптимальный способ установки MongoDB (on premise, docker, Kubernetes, clouds) в зависимости от задачи;
создавать отказоустойчивый шардированный реплицированный кластер в виртуальных, облачных и Kubernetes средах;
научитесь делать бэкапы шардированного реплицированого кластера в бесплатной версии;
узнаете, как реализовать платный функционал в бесплатной версии своими руками;
научитесь оптимально использовать структуры хранения данных в MongoDB;
освоите синтаксис и особенности работы в MongoDB;
сможете оптимизировать медленные запросы.
Для кого:
Для Frontend-разработчиков: Научитесь правильно формировать отложенные запросы к Монго с учетом всех тонкостей работы;
Для Backend-разработчиков: Научитесь правильно писать сложные запросы, оптимизировать работу, профилировать запросы, настраивать отказоустойчивое соединение с Монго;
Для администраторов баз данных: Научитесь выбирать нужный вариант установки Монго для конкретной задачи, реализовывать отказоустойчивый кластер, в том числе с использованием шардирования. Обеспечивать безопасность, бэкапы шардированного реплицированного кластера, современный мониторинг и тестирование нагрузки, отказоустойчивости с применением принципов stonith;
Для администраторов Linux: Научитесь настраивать безопасное окружение, сетевую безопасность, настраивать Монго под конкретное окружение;
Для DevOps: Научитесь правильно развертывать кластеры Монго в Kubernetes и облаках, настраивать безопасность, оптимизация, геораспределение.
Курс Machine Learning. Advanced - хороший продвинутый курс
Курс охватывает множество областей продвинутого машинного обучения (классического, не глубокого/глубинного): A/B тестирование, графовые методы, обучение с подкреплением, анализ временных рядов и другие. За каждый модуль отвечает отдельный преподаватель. Курс проходит в формате вебинаров, что подходит не всем - кому-то не хватает лекционного ритма и монтажа, и "живые" вебинары по несколько часов проходят скучновато. Тем много, курс достаточно объемный, есть финальный проект, но домашних заданий хотелось бы побольше, чтобы все это не осталось теорией, и не забылось.
Плюсы: Большой охват тем классического машинного обучения Финальный проект
Минусы: Если вам не нравится формат вебинаров - это не для вас Мало домашних заданий
Источник: otzovik.com
VMelnikov
03.06.2021
10
ОЖИДАЕМО и ОЧЕНЬ доволен. Многое зависит от уровня, навыков и мотивации самого студента.
В общих чертах ОЖИДАЕМО и ОЧЕНЬ доволен. Есть нюансы. 1. Жалею, что не делал домашку. (Было бы полезнее и приятнее в плане порядка). Я тянул параллельно вопрос по реализации фронтенда и не хотел отвлекаться от главной идеи: То, что я сдал как диплом - бэкенд). 2. Как я и предполагал, материала так много, что некоторые части обидно быстро "пролетали". (Когда оплачивал курс уже был настроен на то, что нужно будет быстрее ориентироваться и хватать темы самостоятельно... Не всё успел). Nest.js получился очень "обломной" темой. С ним можно было бы (на мой взгляд) поработать бережнее. Я бы без всякого сожаления выбросил ряд несколько тем в пользу Nest.js. Да и на его фоне можно было бы вернуться к некоторым темам, пользуясь мощью Nest-а (быстро добавил модуль и вперёд...) Скорее всего я не прав в том смысле, что тогда Nest закрыл бы собой "низкоуровневую механику"... 3. Положительно также то, что у меня нет возможности работать в команде. Здесь получилось посмотреть на живой код, пообщаться.
