Перейти к содержимому
Karpov.Courses — логотип школы
Karpov.Courses

Docker с нуля

Бесплатный курс «Docker с нуля» познакомит со стандартами современной разработки. Подойдет не только новичкам, но и тем, кто уже работает в сфере разработки, тестирования и анализа данных и хочет развиваться дальше. Программа курса позволит освоить один из ключевых инструментов и лучше понять принципы создания приложений и сервисов. Онлайн-курс.

Длительность
1 мес
Уровень
Все уровни
Формат
Онлайн
Документ
Сертификат
Программа
10 модулей
Навыки

Чему вы научитесь на курсе

  • Освоить тему «Docker с нуля» на практике, с реальными задачами
  • Работать с актуальным стеком и инструментами аналитики/ML
  • Решать кейсы из индустрии и собрать проекты в портфолио
  • Получать обратную связь от преподавателей-практиков
  • Готовиться к собеседованиям на позиции в данных и ML
  • Применять навыки на боевых задачах ещё во время обучения
Программа

Программа курса

10 модулей
  1. Блок 1
  2. Часть программы курса
  3. 1

    Модуль 1

    Вводный

    Поговорим о том, что такое Docker. Узнаем, зачем он нужен и почему так популярен. Рассмотрим его основные компоненты — демон, образ, контейнер, репозиторий

  4. 2

    Модуль 2

    Скачаем образ из Docker Hub. Запустим на его основе свой первый контейнер. Познакомимся с основными командами для работы с докер-контейнерами

  5. 3

    Модуль 3

    Узнаем, что такое Dockerfile. Научимся самостоятельно писать инструкции и создадим свой образ. Обсудим лучшие практики работы с образами

  6. 4

    Модуль 4

    В процессе обучения на бесплатном курсе по Docker рассмотрим основные способы обмена данными с контейнером. Познакомимся с двумя типами томов — bind mount и volume. Поговорим об опасностях работы с bind mount

  7. 5

    Модуль 5

    Научимся задавать переменные окружения. Посмотрим на логи приложений в контейнерах. Поговорим о работе с приложениями, которым требуются порты, в том числе ClickHouse, Tabix, PostgreSQL, Superset

  8. 6

    Модуль 6

    Поговорим об IP адресах и сетевой модели TCP/IP. В процессе обучения на курсе рассмотрим три базовые сети докера — host, none, bridge. Создадим на базе bridge свою сеть и поднимем бэкенд. Научимся работать с полезной

  9. Блок 2
  10. Часть программы курса
  11. 7

    Модуль 7

    Освоим работу с веб-сервером Nginx. Узнаем, что такое multi-stage builds. Используем новые знания и напишем полноценное веб-приложение

  12. 8

    Модуль 8

    Узнаем, что такое docker-compose. Познакомимся с синтаксисом YAML. Рассмотрим реальный docker-compose файл на примере Airflow. Поработаем с командами docker-compose и развернём Airflow на своём компьютере

Состав модулей зависит от тарифа. Точную программу уточняйте у школы.

Оценка редакции

Плюсы и минусы курса

Сильные и слабые стороны программы — и честные оговорки по каждому минусу

Плюсы · 5
  • Практика на реальных и тренажёрных задачах из индустрии
  • Преподаватели-практики и поддержка кураторов
  • Документ — сертификат об окончании курса
  • Помощь выпускникам с трудоустройством
  • Курс бесплатный, доступен онлайн из любого региона
Минусы · 4
  • Бесплатный курс охватывает тему уже, чем полные платные программы.

    Это хороший способ познакомиться с темой и инструментами без вложений; для профессии можно перейти на полную программу школы.

  • Результат зависит от самостоятельной практики и решения задач.

    Программа построена на практических заданиях с обратной связью и тренажёрах, а кураторы помогают не бросить обучение.

  • Онлайн-формат требует самоорганизации без офлайн-аудитории.

    Записи занятий сохраняются, обучение идёт в удобном темпе, а преподаватели и кураторы поддерживают на протяжении курса.

  • Помощь с трудоустройством не гарантирует оффер автоматически.

    Школа помогает с резюме, портфолио и подготовкой к собеседованиям; итог зависит от ваших навыков и активности на рынке.

Аудитория

Кому подойдёт курс

Подойдёт вам
  • Новичков, которые входят в аналитику и Data Science с нуля
  • Тех, кто хочет сменить профессию и работать с данными
  • Аналитиков и инженеров, которые углубляют навыки
  • Специалистов, которым нужны данные и ML в текущей работе
  • Тех, кому удобно учиться онлайн в своём темпе
Нужно для старта
  • Компьютер и доступ в интернет
  • Базовые навыки работы с компьютером; большинство программ стартуют с нуля
Кто учит

О школе «Karpov.Courses»

Страница школы: все курсы и профиль →

Преподаватели

Курсы ведут преподаватели-практики из индустрии аналитики и Data Science.

Команда школы

Кураторы сопровождают обучение, проверяют задания и дают обратную связь.

Другие программы школы

Аналитик данных с ИИ
от 98 900 ₽
Продвинутая аналитика данных
от 168 400 ₽
Продвинутое машинное обучение
от 82 400 ₽

Ресурсы школы

Гарантии

Условия возврата средств

Право на возврат закреплено законом (ст. 32 ЗоЗПП) — независимо от условий договора

Полный возврат 100%

Курс бесплатный — оплата не требуется.

  • Запрос направлен до начала обучения
  • Доступ к материалам ещё не открыт
Частичный возврат
  • Возврат за непройденную часть за вычетом фактически понесённых расходов

Точные условия — в договоре и публичной оферте на сайте Karpov.Courses. ToolFox не участвует в финансовых расчётах между учеником и школой.

Оплата

Доступность для России

Способы оплаты
Бесплатно
  • Доступно для иностранцев

Обучение онлайн из любого региона. Есть казахстанский домен школы.

Мнения

Отзывы и оценки о курсе

Только реальные отзывы посетителей ToolFox — оставьте свой и помогите другим выбрать

Вопросы

Частые вопросы о курсе

Ответы на главные вопросы перед записью

Какой документ выдают после курса?
После успешного окончания курса Karpov.Courses выдаёт сертификат об окончании курса. Школа работает по образовательной лицензии, поэтому документ оформляется официально и подтверждает пройденное обучение. Главный результат — реальные навыки и проекты в портфолио, которые показывают работодателю ваш уровень.
Подойдёт ли курс новичку без опыта?
Да, это практический курс/тренажёр, рассчитанный в том числе на старт с нуля. Материал идёт от основ к практике, а задания и тренажёры помогают закрепить навыки. Специальная подготовка не требуется — достаточно компьютера, интернета и желания освоить работу с данными.
Сколько длится обучение и в каком формате?
Программа рассчитана примерно на 1 мес. Обучение проходит онлайн: видеоматериалы и вебинары, практика на реальных и тренажёрных задачах, поддержка преподавателей и кураторов. Заниматься можно из любого региона; записи занятий сохраняются.
Сколько стоит курс и есть ли рассрочка?
Этот курс бесплатный — его можно пройти онлайн без оплаты. У школы есть и платные профессиональные программы с более глубоким погружением и помощью в трудоустройстве; их стоимость и условия — на сайте Karpov.Courses.
Помогают ли с трудоустройством?
Да, школа помогает выпускникам с поиском работы: поддержка с резюме и портфолио, подготовка к собеседованиям и карьерные консультации. По данным школы, значительная часть выпускников находит работу после обучения. При этом гарантировать трудоустройство школа не может — результат зависит от ваших навыков, портфолио и активности на рынке.
Можно ли вернуть деньги, если курс не подойдёт?
Условия возврата определяются договором и публичной офертой школы. По общему правилу вы вправе отказаться от услуги с возмещением фактически понесённых расходов за непройденную часть обучения. Точные условия — в договоре на сайте Karpov.Courses; ToolFox в финансовых расчётах между учеником и школой не участвует.

Заинтересовала программа?

Запись — на сайте школы: актуальные тарифы, рассрочка и условия возврата.

Информация о курсе обновлена: 18 июня 2026 г.

Об этом обзоре: ToolFox — партнёрский агрегатор онлайн-курсов. Мы собираем структурированную информацию о программах разных школ и можем получать вознаграждение от школы, если вы записываетесь по ссылке с нашего сайта. На цену для вас это не влияет. Решение о записи вы принимаете самостоятельно на основе этого обзора и собственного исследования.