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
xsicx
29.08.2022
10
Курс Golang Developer. Professional 2022
Учитывая специфику работы (в данный момент PHP-разработчик) захотелось повысить свои скиллы и соответствовать рыночным требованиям. Раньше уже щупал golang, поэтому выбор пал на этот курс. На работе уже появлялись микросервисы на данном языке, поэтому по факту убивал двух зайцев.По курсу лишь положительные отзывы. Если есть что подшлифовать, есть форма обратной связи по каждому занятию и связь в слаке
Плюсы: 1) Быстрая поддержка и помощь в решении вопросов 2) Высокая квалификация у большинства преподавателей 3) Интересные практические задачи
Минусы: 1) Некоторые темы имеют базовый характер, не хватает бест практис. Тот же докер 2) Были небольшие незапланированные сдвиги уроков, из-за чего порой за одну неделю было 3-4 темы, когда обычно 2
