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.
Цена курса высокая, а качество обучения очень низкое.
Занимался на курсе Data Scientist. Цена курса высокая, а качество обучения очень низкое. Некоторых преподавателе трудно понять, не интересно рассказывают, нудно. На первых вебинарах присутствовали десятки учеников. На последне месяце 5 учеников. Решил оплатить курс Разработчик Golang, думал повезет с другими преподавателями. После первого занятия попросил вернуть деньги. Там препод вообще никакой, в общем чате получили много отрицательной обратной связи.
Плюсы: Рекомендую учить по англоязычным курсам, дешевле и качество в разы выше.
Минусы: Плохо организовано обучение, постоянно переносят занятия по разны причинам.
Источник: otzovik.com
Аноним5640904
12.10.2023
10
Системный аналитик. Advanced. Отличный курс, чтобы улучшить свои знания
На данный момент прохожу курс "Системный аналитик. Advanced".Наверное один из немногих курсов по системному анализу на рынке рассчитанный не на новичков в профессии. Искал курс именно для повышения уровня своих знаний и очень доволен полученными знаниями, так как уже удалось получить повышение на работе. Структура курса построена следующим образом:- первый месяц идут основы сбора требований и ведения процесса разработки. Если вы не первый год в профессии и успели поработать в разных компаниях, то этот раздел может показаться скучным. Единственное спасают живые вебинары и интересные домашние задания.- дальше уже начинаются интересные темы. Как правильно писать use case и use story. Проектирование БД. Анализ данных с помощью Python. Проектирование микросервисной архитектуры приложения и многое другое.- в конце предлагается написать курсовую и тут есть 2 варианта. Первый это использовать ту тему, которую предложили в начале курса преподаватели и по которой у вас были все домашние работы (по факту можно собрать все домашние работы в один документ немного доработать и получится готовая курсовая). Или придумать свою тему и описать проектирование вашей системы с нуля. Тут если время позволяет конечно интересно написать что-то свое, чтобы получить обратную связь, но из-за завала на работе я выбрал первый - "легкий" вариант.Хочется ещё добавить, что все лекции проходят онлайн и в момент лекции есть возможность задавать вопросы, что намного удобнее нежели если бы предоставляли готовые записанные лекции. Доступ к материалам остаётся навсегда, что удобно если хочется вернуться и просмотреть конкретную тему повторно.P.S. В начале курса проходишь тестирование своих текущих знаний и тебе выставляют оценку. Этот же тест проходишь в конце курса и можешь сравнить насколько лучше ты стал владеть знаниями по систему анализу.
Плюсы: Охвачены все основные темы, которые использует системный аналитик в своей работе. Получилось новые знания сразу использовать на практике в работе.
Минусы: Иногда занятия переносятся, что не всегда удобно, но не критично
