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.
Отличный практический курс
На курс "Системный аналитик. Advanced" пошла по рекомендации от знакомого и не пожалела. Курсом очень довольна! Часть преподавателей знала по конференциям.Также порадовала тех поддержка - менеджеры. Помогают при надобности.
Плюсы: - хорошая адаптированая программа; - структурированная подача; - состав преподавателей практиков; - дополнительные материалы; - возможность просмотра лекций в записи; - возможность перевода другую группу.
Минусы: - иногда нудноватые преподаватели; - перенос занятий.
Источник: otzovik.com
annthehuman
07.10.2022
10
Курс по Data Science хороший, можно брать
В целом курс по Data Science очень хорош. Структура курса достаточно полная. Раскрыты основные темы - от азов со структурой нейрона, градиентного спуска и функций активации (с детальным рассмотрением, как они влияют на сеть и почему так выглядят, с доказательствами из статистики) до NLP, Computer Vision и Transformers. Отдельное спасибо хочется сказать преподавателю Ивану Мордовцу. Каждая лекция с ним - это отдельное удовольствие. (А большинство лекций ведет именно он.) С Иваном любой материал становится понятен, довольно часто происходят инсайты. Также Иван принимает домашку и помогает с выпускным проектом, от чего работа над этими заданиями становится в 10 раз приятнее.Также большинство преподавателей ведут лекции на достойном уровне, материал всегда хороший, преподаватели отвечают на все вопросы. Также весь преподавательский состав - практикующие дата саентисты, так что они знают о чем говорят.Из минусов - лекции часто переносились, но там не менее были прочитаны все.
Плюсы: Содержание курса, хорошие преподаватели, быстрая обратная связь по любым проблемам
