Git, Linux и Docker

Курс даёт фундаментальные навыки работы с Git, Linux и Docker для Python‑backend и DevOps‑разработчиков. Студент учится уверенно пользоваться терминалом Linux, работать с ветками и pull‑request в Git, собирать и запускать Docker‑контейнеры и понимать, как эти инструменты используются в реальных проектах.

  • 24 часа
  • 7 модулей
  • 22 урока
  • 49 практических задач
  • 22 теста

Практический курс по Git, Linux и Docker для Python/backend и DevOps‑разработчиков.

Из чего состоит курс?

Тематические модули, которые входят в состав этого курса.

Введение: инструменты и первые шаги в терминале

2 урока

Разбираемся, зачем разработчику Git, Linux и Docker, устанавливаем их и учимся уверенно вводить команды в терминале.

Linux: файлы, оболочка и система

5 уроков

Работаем с файлами и потоками данных, настраиваем окружение оболочки, разбираемся с правами, пакетами, процессами, SSH и службами.

Git: основы контроля версий

4 урока

Ведём историю проекта: коммиты, просмотр и отмена изменений, .gitignore, ветки, stash и удалённый репозиторий.

Git: командная работа и конфликты

2 урока

Работаем в команде по GitHub flow: pull request, проверка кода, конфликты слияния и rebase.

Docker: образы и контейнеры

4 урока

Запускаем контейнеры, пробрасываем порты, читаем логи, пишем Dockerfile для Python-сервиса, собираем многоступенчатые образы и публикуем их в реестре.

Docker Compose и окружение проекта

3 урока

Описываем приложение и базу данных в одном файле compose.yaml, связываем их сетью и томами, разрабатываем и отлаживаем с Compose.

Итоговый проект: окружение для backend-сервиса

2 урока

Собираем репозиторий учебного сервиса с Dockerfile и Compose, ведём работу по GitHub flow и запускаем окружение целиком.

Частые вопросы о курсе на TeoBrain

О том, как устроен курс, как он связан с карьерным треком и как помогает освоить технологию шаг за шагом

Курс на TeoBrain — это концентрированный фокус на одной технологии: он помогает глубоко разобраться в конкретном инструменте или подходе. Карьерный трек — более широкий маршрут к профессии, который включает несколько таких курсов, практику и карьерные шаги. Часто самый устойчивый результат даёт не один курс, а прохождение целого трека.

Каждый курс посвящен одной технологии или группе близких инструментов: язык программирования, фреймворк, стек для анализа данных и т.д. Внутри курса материал подается так, чтобы ты не просто знал определения, а понимал, как эта технология живёт в реальных задачах и проектах.

Курс разбит на тематические модули, каждый из которых отвечает за свою часть технологии: от базовых концепций до более продвинутых сценариев. Внутри модулей находятся уроки, а каждый урок — это серия экранов, где материал изложен небольшими порциями, чтобы его было легче воспринимать и возвращаться к нужным фрагментам.

Каждый урок состоит из последовательности экранов: объяснение, примеры, задачи, разбор типичных ошибок. На любом экране можно обратиться к AI-тьютору — он пояснит непонятное место, поможет разобраться с кодом или задачей и подскажет, за что зацепиться, если ты застрял. Это делает обучение более гибким: ты не ждёшь вебинара или ответа наставника, а получаешь поддержку сразу в момент вопроса.

Да, один курс может помочь точечно прокачать нужную технологию или закрыть конкретный пробел в знаниях. Но если ты планируешь выход на новую роль или смену профессии, чаще всего выгоднее идти по карьерному треку: он заранее собирает несколько курсов, практику и карьерные инструменты в цельный маршрут, чтобы ты пришёл к офферу, а не просто прошёл один сильный курс.

Входит в карьерные треки

Экспертное мнение