IT-курсы и обучение информационным технологиям

Cтарт обучения 26.10.2026

Python для сетевых инженеров. Автоматизация сетевых задач - базовый курс

Курс «Python для сетевых инженеров. Автоматизация сетевых задач - базовый курс» — рассматривает аспекты автоматизации сетей с помощью Python.В курсе разбирается множество Python библиотек, используемых для автоматизации сетевых задач, такие как: telnetlib, netmiko, paramiko, re, ipaddress, napalm, ncclient и пр.Применение знаний и навыков программирования, в частности на языке Python, позволяет автоматизировать множество рутинных задач, связанных с конфигурацией и обслуживанием сети, которая может состоять как из «старых» (legacy) устройств, так и из современных устройств, поддерживающих парадигму программируемости сети и открытые API интерфейсы.По окончании обучения слушатели смогут:применять Python в задачах автоматизации сетевой инфраструктуры;обрабатывать исключения;создавать и использовать шаблоны TextFSM для обработки вывода команд;выполнять команды CLI на удаленном устройстве через telnet и ssh, используя модули Python: telnetlib, paramiko, netmiko, scrapli;создавать шаблоны конфигурации с использованием Jinja2;работать с моделями Yang;использовать протоколы Netconf и Restconf при работе с сетевым оборудованием;использовать инструмент Postman для тестирования запросов.Предварительные требования:Курс «Программирование на языке Python. Базовый курс» или эквивалентный опыт практической работыКурс «Программирование на языке Python: Объектно-ориентированное программирование (ООП)» или эквивалентный опыт практической работыКурс CCNA (Внедрение и администрирование сетевых решений Cisco) или эквивалентный опыт практической работыПрофиль аудитории: Инженеры сопровождения и технической поддержки.Специалисты технических и инженерных службСистемные администраторыСетевые архитекторыСтуденты высших учебных заведений

от 83 000 ₽

Python для сетевых инженеров. Автоматизация сетевых задач - продвинутый курс

Python стал стандартом для сетевых инженеров благодаря своей простоте и поддержке со стороны крупнейших вендоров (Cisco, Juniper, Huawei). Он позволяет автоматизировать рутинные задачи, такие как сбор инвентаризационных данных и настройка сотен устройств одновременно.Курс «Python для сетевых инженеров. Автоматизация сетевых задач - продвинутый курс» продолжает рассматривать библиотеки и инструменты автоматизации сетей с помощью Python.В курсе разбирается множество Python библиотек, используемых для автоматизации сетевых задач, такие как: click, logging, pytest, itertools,more-itertools. Особое внимание в курсе уделяется, использованию продвинутых решений – как декораторы, ООП и asyncio.По окончании обучения слушатели смогут:применять Python в задачах автоматизации сетевой инфраструктуры;использовать декораторы для повышения эффективности программного кода;использовать библиотеки click, logging, pytest при работе с сетевым оборудованием;использовать технологии ООП для разработки собственных классов сетевых объектов относительно инфраструктуры компаниииспользовать asyncio для работы с большим количеством сетевых объектов.Предварительные требования:Курс «Программирование на языке Python. Базовый курс» или эквивалентный опыт практической работыКурс «Программирование на языке Python: Объектно-ориентированное программирование (ООП)» или эквивалентный опыт практической работыКурс CCNA (Внедрение и администрирование сетевых решений Cisco) или эквивалентный опыт практической работыКурс «Python для сетевых инженеров. Автоматизация сетевых задач - базовый курс» или эквивалентный опыт практической работыПрофиль аудитории:Инженеры сопровождения и технической поддержки.Специалисты технических и инженерных службСистемные администраторыСетевые архитекторыСтуденты высших учебных заведений

Cтарт обучения 24.08.2026

от 120 000 ₽

Kubernetes

VIVOKB1

Базовые принципы, установка, настройка и администрирование кластера Kubernetes

Пятидневный курс знакомит слушателей с микросервисной архитектурой, разбираются основные используемые контейнерные решения, их перимущества и возможности. Подробно разбирается Docker платформа с множеством примеров и самостоятельной настройкой приложений из репозитория, включая весь необходимый жизненный цикл сопровождения ПО. Подробно разбираются основы кластера Kubernetes, включая сетевую архитектуру, вопросы безопасности, разворачивание, работа с узлами, мониторинг событий, особенности масштабирования и планирования ресурсов. Курс сопровождается большим количеством лабораторных работ с примерами. Изучив материал слушатели смогут уверенно управлять инфраструктурой контейнеров Docker, разворачивать и управлять микросервисными приложениями в кластере Kubernetes.По окончании обучения слушатели смогут:Понимать основы решения VMware vSAN.Изучить архитектуру и основные компоненты кластера vSAN.Описывать основные возможности и варианты использования кластера vSAN.Настраивать инфраструктуру сети для развертывания кластера vSAN.Определять и настраивать необходимые политики размещения виртуальных машин в кластере vSAN.Управлять оптимальным размещением данных в кластере.Настраивать различные режимы обслуживания кластера.Настраивать защиту хранимых данных на основе шифрованияРазворачивать территориально распределенную инфраструктуру кластера vSAN.Понимать основы микросервисной архитектурыПонимать основы контейнерных приложенийРазбираться в существующих контейнерных решениях, знать особенности использованияЗнать основы Docker платформы, принцип работы, преимуществаустанавливать и производить настройку docker на Linux системахработать с реестром, разворачивать и изменять образы docker, работать с контейнерами docker, с файлами конфигурации, настраивать сеть и хранилищеконфигурировать безопасность приложенийработь со стеком команд стек команд kubectl;разворачивать и выполнять настройку кластера Swarmразвёрачивать кластер kubernetesуправлять кластером Kubernetes, настраивать приложения, узлы, поды, сервисыуправлять масштабированием приложений в kubernetesподдерживать работоспособность кластера kubernetes, выполнять мониторинг, журналирование и выявлять проблемыПредварительные требования:опыт работы системным администраторомопыт администрирования и Linux операционных системпредставление об основах работы компьютерных сетейнавыки работы в командной строке Linux системПрофиль аудитории:технический персонал, работающий в ИТ-отделах компаний, ответственный за настройку и эксплуатацию корпоративных приложенийразработчики и архитекторы программного обеспечениясистемные администраторы, инженеры DevOps

от 70 000 ₽

Очное обучение Дистанционное обучение

Веб-дизайн и разработка

Полный цикл: от макета в Figma до интернет-магазина на PHP

72 ак. часа

Очное обучение Дистанционное обучение

Нейросети в образовании: от планирования курса до проверки знаний

После прохождения курса слушатели будут уверенно применять нейросети и большие языковые модели для разработки образовательных программ, лекций и заданий, а также для автоматизации проверки знаний.Они освоят искусство промпт-инжиниринга для эффективной работы с текстом, создания учебных иллюстраций, видео и презентаций. Участники научатся анализировать и генерировать учебный контент, переводить и адаптировать материалы, а также создавать субтитры.Курс даёт практические навыки использования ИИ для подбора литературы, проведения исследований и подготовки контента для соцсетей.В результате специалисты смогут интегрировать современные ИИ-инструменты в образовательный процесс, оптимизировав подготовку к занятиям и повысив вовлечённость студентов.

36 ак. часов

Cтарт обучения 22.06.2026

Нейросети для менеджера по продажам

Курс «Нейросети для менеджера по продажам» — практический интенсив учебного центра VIVOLAB для специалистов, которые являются экспертами в своей предметной области, но только начинают использовать ИИ. Программа включает серию коротких теоретических блоков и практических работ для отработки навыков на реальных рабочих задачах слушателей. Каждому слушателю предоставляется рабочее место с доступом к ИИ-сервисам.Необходимая подготовкауверенное владение компьютером на уровне пользователя (браузер, электронная почта, офисные программы);экспертные знания в своей предметной области: продажи, инженерия, тендеры и закупки, бухгалтерия или администрирование;опыт работы с ИИ-сервисами не требуется — курс рассчитан на начинающих пользователей.Ваш результат обученияПосле завершения курса слушатели изучат и будут уметь применять:принципы работы языковых моделей и причины их ошибок («галлюцинаций»);выбор инструмента под задачу: GigaChat, Яндекс Алиса, ChatGPT, Claude, DeepSeek;техники промтинга: zero-shot, ролевые промты, итеративное уточнение, few-shot, chain-of-thought, декомпозицию задач;работу с разными типами данных: текстом, таблицами, изображениями (фото, сканы), аудио и видео;верификацию ответов ИИ и правила информационной безопасности при работе с ИИ-сервисами;личную библиотеку промтов для задач своей роли, собранную на профильном занятии.

Очное обучение Дистанционное обучение

от 10 000 ₽

Нейросети и большие данные

По окончании курса вы будете уверенно ориентироваться в мире искусственного интеллекта: от архитектуры нейросетей до работы с большими данными.Вы овладеете искусством создания точных промптов, что позволит вам генерировать качественные тексты, реалистичные изображения и даже готовый программный код. Вы научитесь выбирать оптимальные нейросетевые инструменты для решения конкретных профессиональных задач и анализировать полученные результаты. Особое внимание уделяется этичным и безопасным методам работы с пользовательскими данными.Полученные знания станут вашим конкурентным преимуществом и прочным фундаментом для дальнейшего развития в IT-сфере.

Очное обучение

36 ак. часов

Программирование на языке Python: Объектно-ориентированное программирование (ООП)

Python — универсальный скриптовый язык программирования, применяемый в анализе данных, машинном обучении, веб-разработке, а также в других сферах, включая разработку игр. Опытный специалист использует методы Python для разработки самостоятельных программ и сценариев.На курсе вы получите базовые навыки объектно-ориентированного программирования. Сможете выполнять первичную обработку данных, ориентироваться в стандартной библиотеке языка Python, проектировать архитектуру приложений, внедрять популярные паттерны проектирования GoF, создавать устойчивые и масштабируемые решения.На курсе вы научитесь составлять и оптимизировать алгоритмы поиска, организовывать хранение данных, работать с форматом JSON в среде программирования Python.По окончании обучения слушатели смогут:работать в PyCharm – писать, запускать и отлаживать Python-код в один клик;создавать классы – разрабатывать собственные типы данных с методами и атрибутами;применять ООП – наследование, полиморфизм, инкапсуляцию и абстракцию;проектировать архитектуру – связи между классами (агрегация/композиция) и иерархии;использовать декораторы – расширять функциональность без изменения кода;работать с данными – map/filter/reduce, стандартные и кастомные структуры;разрабатывать приложения – консольные программы на ООП;анализировать код – оценивать сложность алгоритмов и оптимизировать решения.использовать важнейшие стандартные структуры данныхПредварительные требования:Курс Программирование на языке Python. Базовый курс или эквивалентный опыт практической работы. Профиль аудитории:АдминистраторыСпециалисты технических и инженерных службАйти специалистыСтуденты высших учебных заведений

от 38 500 ₽

Программирование на языке Python. Анализ и визуализация данных на языке Python. Библиотеки Pandas, numpy, Matplotlib

Курс создан для освоения ключевых технологий и методов анализа данных и рассчитана на тех, кто хочет получить востребованную цифровую профессию специалиста по большим данным, начиная с базового уровня.Курс сочетает большое количество практических заданий с лекциями, вебинарами и консультациями.Курс включает в себя семь блоков, обеспечивающих всестороннее понимание темы. С первых пяти блоков слушатели углубятся в теорию и практику аналитики данных, два оставшихся блока направлены на оценку и укрепление полученных знаний.По окончании обучения слушатели смогут:устанавливать и настраивать сборку пакетов и инструментов Anaconda для программирования на языке Python;пользоваться модулями NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas для решения стоящих перед ними задач на языке Python;писать программы на языке Python в среде Jupyter Notebook;строить графики и визуализировать данные при помощи модуля Matplotlib;интерпретировать результаты выполнения кода;импортировать данные из файлов различных форматов и из интернета;строить простые линейные модели, используя модуль Scikit-learnПредварительные требования: Курс «Программирование на языке Python. Базовый курс» или эквивалентный опыт практической работыКурс «Программирование на языке Python: Объектно-ориентированное программирование (ООП)» или эквивалентный опыт практической работыПрофиль аудитории:Специалисты занимающиеся анализом данныхПрограммистыАдминистраторыСтуденты высших учебных заведений

от 38 500 ₽

Cтарт обучения 10.08.2026

Программирование на языке Python. Базовый курс

Python — универсальный скриптовый язык программирования, применяемый в анализе данных, машинном обучении, веб-разработке, а также в других сферах, включая разработку игр. Опытный специалист использует Python для разработки самостоятельных программ и сценариев.На курсе вы научитесь основам проектирования баз данных, работе с Python файлами, а также синтаксису и структуре данных языка Python.Этот язык можно назвать лучшим вариантом для начального обучения программированию. Освоить Python под силу любому новичку, нужно лишь иметь компьютер, базовый английский, желание познать секрет создания эффективного продукта на Python.По окончании обучения слушатели смогут:свободно писать код на Python с применением современных инструментов разработки и эффективные техники форматирования данных;решать задачи любой сложности с помощью условных операторов, логики и циклов;эффективно работать с коллекциями данных: списками, кортежами, словарями и множествами;создавать собственные функции и модули, применяя лучшие практики документирования и аннотации типов;обрабатывать ошибки и исключения, делая программы устойчивыми к сбоям;использовать файлы и файловые системы с помощью модулей os, sys и другие;извлекать и анализировать данные из различных источников (CSV, JSON, Excel, БД);писать идиоматичный, профессиональный код, проверенный линтерами и тестами.Предварительные требования:Для прохождения курса не требуется предварительных знаний Python. Профиль аудитории:АдминистраторыСпециалисты технических и инженерных службАйти специалистыСтуденты высших учебных заведений

от 29 400 ₽