← Назад

Детальный план обучения на 10 месяцев (сентябрь 2025 - июнь 2026)

Блок 1: Основы (Месяцы 1-3)
Этот блок закладывает фундамент, без которого невозможно двигаться дальше. Упор на практическое программирование и базовые инструменты.

Месяц 1 (Сентябрь): Основы Python и Git

Ключевые темы:

• Основы Python (переменные, типы данных, операторы).
• Структуры данных (списки, словари, кортежи, множества).
• Условные операторы и циклы.
• Функции, модули и работа с файлами.
• Основы объектно-ориентированного программирования (ООП).
• Основы работы с системой контроля версий Git (commit, push, pull, branch).

Практические проекты:

• *Еженедельно:* Небольшие скрипты: калькулятор, "угадай число", простой парсер веб-страницы.
• *Ежемесячно:* Проект "Менеджер задач с файловым хранилищем". Использовать ООП для создания классов Task и TaskManager. Сохранять задачи в файл.

Инструменты и технологии:

• Язык: Python 3.x
• Среда разработки: Visual Studio Code (VS Code)
• Управление версиями: Git, GitHub

Ресурсы:

• *Курс:* "The Complete Python Pro Bootcamp" (Udemy) – платный, но очень полный, с большим количеством практики.
• *Курс:* "Learn Python 3" (Codecademy) – интерактивный, отличный для начинающих.
• *Документация:* Официальная документация Python
• *YouTube:* "Corey Schafer" (плейлист по Python), "Python Programmer" (на русском).

Критерии успеха:

Юрий должен уверенно писать код на Python, понимать принципы ООП, а его проекты должны быть выложены на GitHub.

Примерное время:

10-12 часов на темы + 5-8 часов на проекты в неделю.

Месяц 2 (Октябрь): Основы DevOps и Linux

Ключевые темы:

• Введение в DevOps: философия и основные концепции.
• Основы Linux (командная строка, файловая система, управление процессами, установка пакетов).
• Базовые скрипты на Bash.
• Docker: что это, зачем нужен. Установка и работа с базовыми командами (docker run, docker build, docker-compose).

Практические проекты:

• *Еженедельно:* Скрипт на Bash для автоматизации рутинных задач, например, бэкап файлов.
• *Ежемесячно:* Проект "Создание веб-приложения в Docker". Написать простое веб-приложение на Python (например, с Flask) и упаковать его в Docker-контейнер.

Инструменты и технологии:

• Операционная система: Linux (например, Ubuntu в виртуальной машине или WSL на Windows)
• Контейнеризация: Docker

Ресурсы:

• *Курс:* "DevOps: The Big Picture" (Pluralsight) – платный, для понимания концепций.
• *Курс:* "Docker for the Absolute Beginner" (Udemy).
• *YouTube:* "TechWorld with Nana" (плейлист по DevOps), "Code with Tim" (по Docker).

Критерии успеха:

Юрий должен уверенно работать в терминале Linux, понимать, как работает Docker и уметь запускать свои приложения в контейнерах.

Примерное время:

10-12 часов на темы + 5-8 часов на проекты в неделю.

Месяц 3 (Ноябрь): Python для анализа данных

Ключевые темы:

• Введение в анализ данных.
• Библиотеки NumPy и Pandas (массивы, DataFrames, очистка и обработка данных).
• Библиотеки для визуализации данных: Matplotlib и Seaborn.
• Введение в машинное обучение.
• Алгоритмы ML: линейная регрессия, логистическая регрессия.

Практические проекты:

• *Еженедельно:* Проанализировать небольшой публичный датасет (например, с Kaggle). Визуализировать данные.
• *Ежемесячно:* Проект "Предсказание цен на недвижимость". Использовать набор данных с Kaggle и построить простую модель линейной регрессии с помощью Scikit-learn.

Инструменты и технологии:

• Язык: Python
• Библиотеки: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn.
• Среда: Jupyter Notebooks

Ресурсы:

• *Курс:* "IBM Data Science Professional Certificate" (Coursera) – платный, дает отличные основы.
• *Курс:* "Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp" (Udemy).
• *Документация:* Официальная документация Pandas
• *YouTube:* "Ken Jee", "DataCamp" (туториалы).

Критерии успеха:

Юрий должен уметь загружать, обрабатывать и визуализировать данные, а также создавать простые модели ML.

Примерное время:

10-12 часов на темы + 5-8 часов на проекты в неделю.

Блок 2: Специализация и интеграция (Месяцы 4-6)
На этом этапе происходит углубление в выбранные направления и демонстрация их взаимосвязи.

Месяц 4 (Декабрь): CI/CD и первые шаги в DevSec

Ключевые темы:

• Концепции CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment).
• Использование GitHub Actions или GitLab CI/CD для автоматического тестирования и деплоя.
• Введение в DevSecOps: философия, инструменты.
• Базовые принципы безопасного кодирования.

Практические проекты:

• *Еженедельно:* Настроить CI/CD для одного из предыдущих проектов. При каждом push в репозиторий должны автоматически запускаться тесты.
• *Ежемесячно:* Проект "Создание безопасного API". Написать простой REST API на Python (с помощью Flask или FastAPI) и добавить базовые проверки безопасности (например, валидация входящих данных). Настроить автоматические тесты на уязвимости с помощью Bandit или Snyk.

Инструменты и технологии:

• CI/CD: GitHub Actions
• Безопасность: Bandit (для статического анализа кода Python).
• Фреймворк: FastAPI (предпочтительнее за счет асинхронности).

Ресурсы:

• *Документация:* Документация GitHub Actions
• *Курс:* "DevSecOps Foundation" (DevSecOps.org) - платный, для понимания концепции.

Критерии успеха:

Юрий должен уметь настраивать базовые CI/CD пайплайны и использовать инструменты для статического анализа кода.

Примерное время:

10-12 часов на темы + 5-8 часов на проекты в неделю.

Месяц 5 (Январь): Основы Cloud Computing и DevNet

Ключевые темы:

• Введение в облачные технологии. Обзор AWS, Azure, GCP.
• Облачные сервисы для разработчиков (например, AWS EC2, S3, Lambda).
• Введение в DevNet: сетевая автоматизация.
• Основы работы с сетевым оборудованием (Cisco) и его программной настройкой.
• Работа с API сетевого оборудования (RESTCONF, NETCONF).

Практические проекты:

• *Еженедельно:* Развернуть веб-приложение (из Месяца 2) на облачном хостинге (например, AWS EC2).
• *Ежемесячно:* Проект "Сетевой инвентаризатор". Написать Python-скрипт, который с помощью API собирает информацию о сетевых устройствах (использовать, например, публичные тестовые API).

Инструменты и технологии:

• Облако: AWS (начать с бесплатного уровня)
• DevNet: Postman, Python requests

Ресурсы:

• *Курс:* "AWS Certified Cloud Practitioner" (A Cloud Guru) – платный, отлично подходит для начала.
• *Курс:* "Cisco DevNet Associate" - официальный курс Cisco, отличная база по DevNet.
• *YouTube:* "NetworkChuck", "Practical Networking".

Критерии успеха:

Юрий должен понимать облачные концепции, уметь работать с базовыми сервисами AWS и использовать API для автоматизации сетевых устройств.

Примерное время:

10-12 часов на темы + 5-8 часов на проекты в неделю.

Месяц 6 (Февраль): Kubernetes и MLOps

Ключевые темы:

• Основы **Kubernetes**: что это, зачем нужен. Понятия Pod, Service, Deployment.
• Локальная установка и работа с **Minikube** или **Microk8s**.
• Введение в MLOps: жизненный цикл модели.
• Инструменты **MLflow** и **DVC** для управления экспериментами и версионированием данных.

Практические проекты:

• *Еженедельно:* Написать Dockerfile для ML-модели и развернуть ее в Kubernetes (Minikube).
• *Ежемесячно:* Проект "Версионирование данных и моделей". Настроить DVC для отслеживания версий датасета, а MLflow для регистрации и отслеживания моделей.

Инструменты и технологии:

• Оркестрация: Kubernetes (Minikube)
• MLOps: MLflow, DVC

Ресурсы:

• *Курс:* **"Kubernetes for the Absolute Beginners" (Udemy)**.
• *Документация:* [Официальная документация Kubernetes](https://kubernetes.io/docs/home/)
• *YouTube:* **"TechWorld with Nana"** (плейлист по Kubernetes), **"DataTalks.Club"** (по MLOps).

Критерии успеха:

Юрий должен уметь развертывать приложения в Kubernetes, а также использовать инструменты для управления жизненным циклом ML-моделей.

Примерное время:

10-12 часов на темы + 5-8 часов на проекты в неделю.

Блок 3: Продвинутые темы и карьера (Месяцы 7-10)
На этом этапе происходит углубление в advanced темы и подготовка к реальной работе.

Месяц 7 (Март): Продвинутый DevNet

Ключевые темы:

• Продвинутая сетевая автоматизация с **Ansible** и **Terraform**.
• Работа с **YANG**-моделями и **NETCONF**.
• Облачная сетевая автоматизация.

Практические проекты:

• *Еженедельно:* Написать Ansible playbook для настройки нескольких сетевых устройств.
• *Ежемесячно:* Проект "Инфраструктура как код". Использовать Terraform для развертывания виртуальной машины и настройки сети в облаке.

Инструменты и технологии:

• Автоматизация: Ansible, Terraform
• Сетевые протоколы: NETCONF, RESTCONF

Ресурсы:

• *Курс:* **"Ansible for Network Engineers" (Udemy)**.
• *Курс:* **"HashiCorp Certified: Terraform Associate"** - курс для подготовки к сертификации.
• *Документация:* [Официальная документация Ansible](https://docs.ansible.com/)

Критерии успеха:

Юрий должен уметь использовать Ansible и Terraform для автоматизации настройки и развертывания сетевой инфраструктуры.

Примерное время:

10-12 часов на темы + 5-8 часов на проекты в неделю.

Месяц 8 (Апрель): Продвинутый AI и DevSec

Ключевые темы:

• Основы **Deep Learning** и **PyTorch**.
• Введение в **Large Language Models** (LLM).
• Продвинутый DevSecOps: статический и динамический анализ кода (**SAST/DAST**).
• Безопасность контейнеров и Kubernetes.

Практические проекты:

• *Еженедельно:* Построить простую нейронную сеть с помощью PyTorch для классификации изображений.
• *Ежемесячно:* Проект "Безопасное развертывание". Настроить CI/CD пайплайн для одного из проектов с автоматическим сканированием уязвимостей с помощью **Snyk** или **Trivy**.

Инструменты и технологии:

• Deep Learning: PyTorch
• Безопасность: Snyk, Bandit, Trivy

Ресурсы:

• *Курс:* **"Deep Learning Specialization" (Coursera, Andrew Ng)**.
• *Курс:* **"Secure Coding in Python"** (Snyk) - для понимания уязвимостей.
• *YouTube:* **"Sentdex"** (по Deep Learning), **"DevSecOps"** (туториалы).

Критерии успеха:

Юрий должен понимать основы глубокого обучения и уметь интегрировать инструменты безопасности в процесс разработки.

Примерное время:

10-12 часов на темы + 5-8 часов на проекты в неделю.

Месяц 9 (Май): Финализация проектов и подготовка к карьере

Ключевые темы:

• Сборка всех проектов в единое портфолио.
• Написание качественного резюме и подготовка профиля в **LinkedIn**.
• Практика прохождения технических и поведенческих интервью (Mock Interviews).

Практические проекты:

• *Еженедельно:* Финализация и документация одного из проектов.
• *Ежемесячно:* Создание и наполнение сайта-портфолио на **GitHub Pages**.

Инструменты и технологии:

• Сайт-портфолио: GitHub Pages
• Карьера: LinkedIn, резюме.

Ресурсы:

• *Книга:* **"Cracking the Coding Interview"** - для подготовки к техническим интервью.
• *YouTube:* **"TechLead"**, **"Joma Tech"** - для понимания IT-индустрии и советов по карьере.

Критерии успеха:

Юрий должен иметь готовое портфолио, профессиональное резюме и уверенность в прохождении интервью.

Примерное время:

10-12 часов на темы + 5-8 часов на проекты в неделю.

Месяц 10 (Июнь): Сертификация и поиск работы

Ключевые темы:

• Сдача ключевых сертификационных экзаменов.
• Активный поиск работы, отправка резюме, нетворкинг.

Практические проекты:

• *Еженедельно:* Сдача одного из экзаменов.
• *Ежемесячно:* Прохождение 5-10 собеседований.

Целевые сертификаты:

• **PCAP (Python Certified Associate Programmer)**
• **AWS Certified Cloud Practitioner**
• **Cisco DevNet Associate**
• **HashiCorp Certified: Terraform Associate**

Критерии успеха:

Юрий должен получить как минимум один оффер на работу или стажировку, подтвердить свои знания сертификатами.

Примерное время:

10-12 часов на темы + 5-8 часов на проекты в неделю.

← Назад