онлайн обучение стажировка студенческий чат практики трудоустройство наставничество домашние задания
NPS(?): 90

Rust Developer. Basic

48048 руб 62400 руб
Скидка 14352 руб   -23%
4 ак. часа в нед.
6 мес
    https://otus.ru/lessons/rust-developer-basic
Rust
Ivorlun
21.03.2022
   10

Интенсивно и качественно, если стараться Проходил курс "Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes" в 2021-2022 году.Курс подаётся не просто как свой взгляд на документацию куба, а как полноценный продукт-идея, которую можно использовать для трансформации инфраструктуры где угодно.То есть вы не просто должны освоить лучшие практики по работе с кластером, но и можете адаптировать идеи, используемые в лучших компаниях разного масштаба, для того, чтобы провести переход к надёжному, быстрому и масштабированию состоянию вашей инфраструктуры. Этому посвящены некоторые лекции, включая вводную.Курс очень хорошо продуман и, очевидно, что над ним работали настоящие эксперты, которые погружены не только в данную технологию, но и в целом в области DevOps и SRE. Это большой плюс, так как по ходу курса, если ты заинтересован, то, делая шаг в сторону, перенимаешь многие интересные приёмы, решения и использование технологий, которые помогают развиваться и расширять кругозор в целом.Например, при прохождении домашки по CRD и операторам, начинаешь подглядывать в то, как реализован специально для этого задания написанный на GO код, который использует API куба, какая иерархия и т. п.Это также прослеживается, когда работаешь с очень глубокими темами типа сетевого взаимодействия, где речь заходит о маршрутизации, сетевых плагинах и eBPF.Это преимущество скрыто на первый взгляд, но очень важно, так как оно влияет на широту охвата, правильные переходы от общего к частному и знанию множества "выстраданных нюансов", которые обычно приходится искать на 10й вкладке stackoverflow.Интересно, что для ускорения работы с кубом в реальном мире используется множество утилит и каждый по факту с кластером работает по-своему: кто-то использует k9s, кто-то мейнтейнит кучу кластеров и постоянно переключается через kubectx. В курсе вам сразу демонстрируют все возможные способы, рекомендуя для понимания использовать сначала просто alias для kubectl, чтобы команды были "на кончиков пальцев", а потом уже переходить к высокоуровневым утилитам.Данной функцией не пользовался, так как не был заинтересован, но у отуса налажены контакты с разными работодателями, что позволяет по упрощённой процедуре попадать на собеседования по итогам успешного обучения.Также, в конце обучения выдают сертификат, однако, лучше сдать экзамен на CKA или CKD от Linux Foundation - некоторые вопросы теста в курсе не затрагиваются и их нужно будет отдельно прорабатывать, но большую часть вы легко закроете.Однако я в дополнение взял себе по скидке курс на udemy специально под сертификацию и использую другие ресурсы.Время.Если вы привыкли работать больше 8 часов в день, то, с данным курсом вам придётся изменить свой подход ибо для обучения потребуется очень много времени: нужно ввести привычку каждый день делать домашку во чтобы то ни стало. Без этого меня уходили выходные полностью, а если они тратились на другие дела, то отставание очень быстро росло. Мне пришлось переводиться на новый поток из-за отставания.Курс свёрстан в 19м году и многие вещи устарели - это очень расстраивает, так как приходится дебажить самому ошибки в эвентах и логах, тратить запланированное время не на обучение, а на гуглёж явной недоработки авторов.Типичный пример - дан кусок кода с объектом, который был сделан для api в бета версии. А сейчас он изменился, вышел из беты и имеет вообще другие поля.Персональная рекомендация: не пропускать лекции в онлайн, даже если вы отстали.Так вы точно будете хотя бы иметь представление, как и что работает, а также сможете задавать свои вопросы по ходу лекции.К сожалению, авторы курса и лекторы - это разные люди, и часто бывает, что на возникающие вопросы ответ сразу получить не получается - его переносят в слак или же просто забывают.Итого.Как и любое обучение, его качество зависит в первую очередь от ученика: если вы готовы уделять дополнительное время, решать все задачи со звёздочками, сознательно выбирать в какие темы углубляться в проектной работе, то, без сомнения, вы станете крутым специалистом - здесь созданы все условия для этого.С другой стороны, если вы сейчас не готовы нырять в нюансы, то, даже обязательных заданий, без проектной работы будет достаточно, чтобы работать с любым кластером и прекрасно ориентироваться во всех аспектах технологии.Будьте готовы тратить очень большое количество своего времени и выдерживать высокий темп.Кроме шуток - представьте себе, что вы берётесь за параллельную вторую работу, которая требует интеллектуальных усилий и её нужно делать максимально качественно.Успехов!

Плюсы: Курс высокого качества Грамотный системный подход Всё виде кода Работа с major cloud-ами Содержит цель и идею, что заставляет чётче понять смысл происходящего Прохождения курса достаточно, чтобы легко работать практически в любой компании

Минусы: Многое устарело и требует исправления Некоторые темы проработаны поверхностно Отнимает очень много времени (+-) Обратная связь часто медленная

Источник: otzovik.com
vrusakevich
05.05.2020
   8

Курс показался полезным для меня Курс интересный, много практики. Хотя по ощущениям многовато домашних заданий, не успеваешь сконцентрироваться, тщательней обдумать выполнение заданий и заодно осмыслить теорию, почитать что-то сверх материала. Может быть имело бы смысл их уменьшить штук до 13-15. По мне идеально одно задание на неделю в среднем. Полезно, что проходили темы не на прямую связанные с машинным обучением, например - pipeline, парсинг. Нравится подача материала Дмитрием Сергеевым тем, что темы начинает объяснять с простого на пальцах, постепенно увеличивая сложность. Также очень хорошо, что Дмитрий Музалевский даёт обратную связь при проверке дз, подсказывает где можно что-то еще улучшить в будущем, задает направление. Ну либо подчеркивает, что сделано отлично)Может быть ещё бы добавил при прохождении каких-либо алгоритмов на занятиях объяснение где в каких моделях стоит на какие параметры обращать больше внимания, а на какие нет в конкретных часто используемых библиотеках. Что требует настройки, а что нет. Понятно, что в документации всё есть, но она не всегда понятна обычному не опытному человеку. Потому как в итоге работать придется с этими библиотеками, поэтому подробности не помешали бы.Было бы круто сделать интергацию резюме с hh или каким-нибудь моим кругом, поскольку очень не охото копи-пастить оттуда резюме, и при внесении изменений в hh, оно бы поменялось и у вас.Ну и надеюсь, что ваш сервис поможет найти работу связанную с машинным обучением)

Плюсы: Много практики, минимум теории. Изучили полезные темы по парсингу сайтов и pipeline.

Минусы: Присутствуют темы, которые не очень зашли, например - Vowpal Wabbit. Без базовых знаний машинного обучения будет сложно. Многовато домашних заданий. В некоторых темах очень быстро пробегаются по коду, что не позволяет разобраться в нем.

Источник: otzovik.com