Мы уже писали о программистах и сисадминах, которые сменили свою специальность на DevOps-инженера. Теперь расспросили специалистов, как и где они учили Python, необходимый для работы. А также посмотрели, что советуют пользователи Reddit.
Мы уже писали о программистах и сисадминах, которые сменили свою специальность на DevOps-инженера. Теперь расспросили специалистов, как и где они учили Python, необходимый для работы. А также посмотрели, что советуют пользователи Reddit.
Опытом поделились:
- Дмитрий, DevOps-инженер в израильском финтех стартапе
- Игорь (имя изменено), DevOps-инженер
- Егор (имя изменено), DevOps-инженер
В статье есть ссылки партнеров. Если вы что-то покупаете у них с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами. Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы в самом начале указываем, что и когда поменялось.
Python — далеко не единственный инструмент, который необходим DevOps-инженеру для работы. Профессионал обязан не только уметь жонглировать набором имеющихся знаний, но и при необходимости усваивать новые. Python в этой цепи — лишь одно из звеньев, зачастую важных. Умение им пользоваться DevOps-инженеру, в первую очередь, необходимо для эффективного решения задач, которые ставит бизнес.
В лаборатории EPAM нам давали крэш-курс по Python. Занятия длились около 10 дней. Это был курс релевантный именно для DevOps-инженеров. Мы изучали структуру языка, базовый синтаксис: циклы, условия. Также решали небольшие алгоритмические задачи (сортировки, преобразования и так далее). Работали с Api: получение данных, преобразование и интерпретация результата в контексте задачи, работа с Linux и библиотекой.
Также советую посмотреть вебинары Виктора Ведьмича — он грамотно рассказывает про T-shape модель знаний. DevOps-инженеру не нужен уровень Middle backend-разработчика, ему нужно все понемногу: Ruby для Jenkins, Python для облаков и автоматизации базовой, Go для Kubernetes, JavaScript для тестовых фреймворков.
C помощью этого курса от платформы Udemy вы сможете использовать Python для решения собственных задач, сможете создавать игры и программы, использующие библиотеки этого языка и создадите портфолио из проектов.
Найти курс, чтобы с ним случился одновременный мэтч по подаче, структурированности и полезности материала — задача не из простых. Часто это путь из проб и ошибок, а иногда из всего и сразу.
Путь в DevOps-инженеры у меня начался как раз с Python. Я понимал, что кроме bash надо знать ещё как минимум один язык и Python был простым вариантом начать. Я тогда ещё учился в университете и пошёл на курсы академии Belhard. Их я вообще не советую: курсы вели спустя рукава и складывалось впечатление, что преподаватели вообще не были заинтересованы, чтобы курсанты что-то усвоили.
Потом были курсы на Udemy, Stepik и Coursera — это было намного эффективнее. Там информация подана более структурировано и тогда я научился гуглить.
Python я учил на нынешнем месте работы. До этого на одном проекте просто смотрел на него: backend был написан на Python, но была и команда разработчиков, поэтому вникать не приходилось.
На новом месте работы очень много оказалось завязанным на Python, поэтому выбора не было. У меня было общее представление о программировании, плюс я что-то писал на Bash и C++. Возможно, по этой причине было не так сложно начать изучать его: принципы везде одинаковые, отличаются детали. И вот знания деталей мне как раз пока не хватает. Например, какие есть модули/библиотеки, как их можно грамотно использовать и так далее.
Чтобы въехать в основы и понять, как использовать упомянутые «принципы», мне порекомендовали набор видео «Уроки Python с нуля». Как по мне, они сделаны очень хорошо.
Дальше я отрабатывал полученную информацию через пот, кровь, пулл-реквесты и код ревью. Если резюмировать, мой рецепт был следующим:
- Общая база по программированию.
- Видео-уроки по основам Python.
- Решение задач на рабочем месте с ревью от более опытных коллег.
С помощью этого курса от Coursera вы научитесь использовать Python для тестирования, познакомитесь с контейнерами и их автоматизацией, а также вам расскажут о принципах работы Docker.
TIP от Adviser: Каждый день кто-то из наших читателей покупает подписку Coursera Plus. Так учиться еще выгодней: всего за $59 в месяц вы получаете доступ ко всем курсам, входящим в подписку — их более 7 тыс.
На Reddit пользователи разделились на несколько лагерей. Кто-то советует учить Python исключительно на практике, кто-то рекомендует курсы.
«Попробуйте курс Udemy Automate The Boring Stuff на Python. У него отличные отзывы и он обучает вас основам, одновременно помогая создавать проекты, которые могут оказаться полезными в реальной жизни».
«Я перепробовал кучу учебных пособий, статей и видео во время обучения. Самой эффективной для меня оказалась книга Learn Python the Hard Way. Распечатайте ее и пройдите каждый пример. Задания в книге основываются на предыдущих и таким образом вы наращиваете мышечную память. К концу книги у вас будет хорошая база для дальнейшего развития. Перед собеседованием я решил все задания из книги и благодаря этому ответил на все вопросы по Python».
«Я бы сказал, что курсы по Python сами по себе немного странные. Вы учитесь, но если вы не применяете это в повседневной жизни, то информацию очень сложно запомнить. Хороший способ обучения — найти курс, который проведет вас от самых основ до создания чего-то „полезного“. Ну или возьмите ваши текущие скрипты Bash и перепишите их на Python. Просто чтобы изучить его и использовать в дальнейшем».
Чтобы ознакомиться с теорией и практикой Python, попробуйте этот курс от Udemy. Здесь вы сможете проверить свои базовые навыки по языку программирования, необходимые для автоматизации, а также поработаете в качестве DevOps-инженера над реальным проектом.
Еще один лагерь пользователей: люди, говорящие, что знание Python для DevOps инженера — необязательный инструмент. Важно уметь адаптироваться к изменениям и знание основ программирования в целом. А один пользователь и вовсе сказал, что bash оказался важнее.
«DevOps огромен и знания зависят от того, где вы работаете. Если вы работаете с Linux, то Python будет полезен. Если вы работаете с Windows, то PowerShell будет хорошим выбором. Например, я пока не знаю Python, но владею Windows/Linux, PowerShell, технологиями баз данных, AWS и я работаю DevOps-инженером».
«Я не думаю, что быть супер специалистом в каком-либо языке имеет важное значение. Самым главным навыком/способностью, на мой взгляд является ваше умение связать базовые концепции любого языка программирования с тем, в котором у вас есть непосредственный опыт? Главное — умение адаптироваться».
«Вам следует понимать концепции программирования в целом. Это может быть не обязательно, но часто эти знания нужно для решения задач. Если у кандидата есть опыт работы с языками программирования — я возьму его на работу. При условии, что он подходит по всем остальным параметрам».
Python — не обязательная опция для DevOps-инженера. Скорее один из инструментов, понимание которого рано или поздно понадобиться в вам работе. А вот знание хотя бы основ языка будет плюсом в резюме и портфолио. Масштаб DevOps настолько объемен и широк, что с Python можно и не столкнуться. Главное — понимать, зачем и для чего нужно изучения языка и где в итоге эти знания будут применяться.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.