Длительность1 мес.

ФорматОнлайн

УровеньНачинающий

ДокументСертификат школы

Контейнеризация приложений Написание Dockerfile Работа с базами данных Docker Linux PostgreSQL

Мнение редакции

8.2/10

Курс решает задачу, которая догоняет каждого, кто работает с данными или кодом: приложение работает у вас и не работает нигде больше. Школа обещает познакомить с контейнерами и научить упаковывать в них любые приложения со всеми зависимостями, конфигурациями и окружениями, и программа этому соответствует.

Ценность в примерах. Разворачивать предлагают не абстрактный hello-world, а рабочие сервисы: Airflow, PostgreSQL, ClickHouse, Nginx, Superset. Для аналитика или инженера данных это ровно тот набор, который встречается на работе, поэтому навык переносится сразу, а не «когда-нибудь пригодится».

Аудитория размечена честно и по ролям: начинающий специалист по автоматизации разработки и эксплуатации, разработчик, которому нужно развернуть проект на сервере, специалист по машинному обучению, встраивающий модель в инфраструктуру продукта, и тестировщик, которому нужны контейнеры и логи. Каждому из них курс даёт свой кусок.

Ограничения тоже понятны. Это вводный курс: оркестрация в него не входит, Kubernetes упоминается только как следующий шаг. Проверки заданий и наставника нет, есть сообщество школы в Telegram. Но за ноль рублей набор тем выглядит сильнее платных вводных курсов у соседей по каталогу.

Вердикт: бесплатные десять уроков, после которых Docker перестаёт быть чёрным ящиком: образ, Dockerfile, тома, порты и сети на примерах Airflow, PostgreSQL и ClickHouse.

Плюсы

бесплатно, достаточно регистрации на платформе
практика на рабочих сервисах: Airflow, PostgreSQL, ClickHouse, Nginx, Superset
разобраны тома bind mount и volume вместе с опасностями bind mount
есть урок про переменные окружения, логи и порты, которого часто нет во вводных курсах
курс собран преподавателями платных программ школы
выдают сертификаты на русском и английском языках

Минусы

оркестрации нет: Kubernetes упоминается только как следующий шаг
проверки заданий и наставника не предусмотрено
продакшен-практики и работа с приватными реестрами образов не разбираются
как самостоятельный шаг к профессии не годится: это инструмент, а не специальность

Кому подходит

Разработчикам, которым нужно развернуть проект

Школа адресует курс тем, кто занимается разработкой и хочет научиться деплоить проект на сервере или в другом рабочем окружении.

Инженерам данных и специалистам по автоматизации в начале пути

Отдельная строка в описании: только начали осваивать профессию и хотите изучить востребованный инструмент.

Специалистам по аналитике и машинному обучению

Тем, кто строит модели и хочет научиться встраивать их в инфраструктуру продукта.

Тестировщикам

Школа называет их прямо: научиться работать с контейнерами и анализировать логи.

Кому курс не подойдёт

тем, кому нужна оркестрация: Kubernetes здесь только упоминается
тем, кто ждёт проверки заданий и разбора ошибок преподавателем
тем, кто ищет профессию целиком: Docker это инструмент внутри неё

Чем отличается от других курсов направления

В направлении соседи стоят денег: «Основы работы с Docker» у Слёрма за 65 000 рублей и 5 месяцев, «Docker для админов и разработчиков» там же за 39 000 рублей и «Docker с нуля» у Skillbox за 4 766 рублей. Программы Слёрма глубже и рассчитаны на администраторов, они уходят в эксплуатацию и оркестрацию, чего в бесплатном курсе нет. А вот с курсом Skillbox сравнение прямое: сопоставимый объём тем при цене ноль против 4 766 рублей. Разумный порядок такой: пройти бесплатный курс karpov.courses, понять, нужна ли вам глубина, и только потом платить Слёрму за продакшен-часть.

Обзор курса

Что за курс

Бесплатная программа из десяти уроков про контейнеризацию. Школа формулирует цель просто: познакомить с Docker и контейнерами и научить упаковывать в них любые приложения со всеми зависимостями, конфигурациями и окружениями. Заявленный результат: локально разворачивать готовые сервисы, упаковывать свои приложения и поднимать полноценные веб-приложения.

Кто стоит за курсом

Куратор Антон Сидорин, бэкенд-разработчик и руководитель технической поддержки karpov.courses. В создании курса участвовали преподаватели платных программ «Инженер машинного обучения» и «Инженер данных с нуля», то есть материал собран теми же людьми, что ведут профессиональные программы школы.

Как устроена программа

Движение идёт от понятий к сетям. Сначала разбираются компоненты: демон, образ, контейнер, репозиторий. Затем запуск первого контейнера из образа с Docker Hub и основные команды. Дальше Dockerfile: как писать инструкции, собрать свой образ и какие практики считаются хорошими. Отдельный урок про обмен данными с контейнером и два типа томов, bind mount и volume, с честным разговором об опасностях bind mount. Потом переменные окружения, логи приложений и порты на примерах ClickHouse, Tabix, PostgreSQL и Superset. Завершается всё введением в сети: IP-адреса и сетевое взаимодействие контейнеров.

Что входит в стоимость

Курс бесплатный, нужна только регистрация на образовательной платформе школы. По итогам выдают сертификаты на русском и английском языках, опыт предлагается упаковать в портфолио. Дополнительно есть сообщество: Telegram-канал школы более чем на 27 тысяч участников и чат более чем на 15 тысяч.

Где предел

Курс вводный и этого не скрывает: после него школа предлагает сделать шаг к другим инструментам, например к Kubernetes. Оркестрации, продакшен-практик и работы с реестрами образов в промышленном контуре здесь нет. Нет и проверки заданий преподавателем: разбираться придётся самостоятельно.

Итог

Тот случай, когда бесплатный курс закрывает тему не хуже платного. Разработчику, аналитику или тестировщику, которому нужен рабочий минимум по Docker, достаточно этих десяти уроков. За глубиной придётся идти дальше и, скорее всего, уже к другой школе.

Программа курса

1Знакомство с инструментом

Что такое Docker, зачем он нужен и почему так популярен. Основные компоненты: демон, образ, контейнер, репозиторий.

2Первый контейнер

Скачиваем образ из Docker Hub, запускаем на его основе свой первый контейнер, разбираем основные команды работы с контейнерами.

3Создание образа

Что такое Dockerfile, как писать инструкции и собрать свой образ. Лучшие практики работы с образами.

4Работа с файлами

Способы обмена данными с контейнером, два типа томов: bind mount и volume. Отдельно разбираются опасности bind mount.

5Переменные окружения, логи и порты

Как задавать переменные окружения, смотреть логи приложений в контейнерах и работать с приложениями, которым нужны порты: ClickHouse, Tabix, PostgreSQL, Superset.

6Введение в сети

IP-адреса и сетевое взаимодействие: как контейнеры находят друг друга.

7Запуск готовых сервисов локально

Практический результат курса: локально поднять Airflow, PostgreSQL, ClickHouse, Nginx и Superset.

8Куда двигаться дальше

Курс заканчивается ориентиром: следующий инструмент, к которому школа предлагает перейти, это Kubernetes.

Записаться на курс

Чему вы научитесь

упаковывать приложения в контейнеры со всеми зависимостями и конфигурациями
писать Dockerfile и собирать собственные образы
запускать контейнеры из образов Docker Hub и управлять ими командами
локально разворачивать Airflow, PostgreSQL, ClickHouse, Nginx и Superset
работать с томами bind mount и volume и понимать риски первого
задавать переменные окружения, читать логи и пробрасывать порты
поднимать и настраивать полноценные веб-приложения

Как проходит обучение

Старт после регистрации

Доступ открывается после регистрации на образовательной платформе школы, ждать поток не нужно.

Десять уроков по нарастающей

От понятий и первого контейнера до томов, портов и сетей.

Практика на рабочих сервисах

Разворачиваются не учебные примеры, а Airflow, PostgreSQL, ClickHouse, Nginx и Superset.

Сообщество школы

Telegram-канал более чем на 27 тысяч участников и чат более чем на 15 тысяч.

Сертификат и портфолио

По итогам выдают сертификаты на русском и английском языках, опыт предлагается упаковать в портфолио.

Часто задаваемые вопросы

Сколько стоит курс?

Курс бесплатный. Для доступа нужно зарегистрироваться на образовательной платформе школы или войти в существующую учётную запись.

Нужен ли опыт до старта?

Курс заявлен как обучение с нуля. Школа отдельно отмечает, что он подойдёт и тем, кто уже работает в разработке, тестировании и анализе данных.

Что именно разбирается в программе?

Компоненты Docker, запуск первого контейнера, написание Dockerfile и сборка образа, работа с томами bind mount и volume, переменные окружения, логи, порты и введение в сети.

На каких примерах идёт практика?

Локально разворачиваются готовые сервисы: Airflow, PostgreSQL, ClickHouse, Nginx и Superset, а в уроке про порты также ClickHouse, Tabix, PostgreSQL и Superset.

Есть ли в курсе Kubernetes?

Нет. Школа называет Kubernetes следующим шагом после курса, но в программу он не входит.

Кто автор курса?

Куратор Антон Сидорин, бэкенд-разработчик и руководитель технической поддержки karpov.courses. В создании участвовали преподаватели программ «Инженер машинного обучения» и «Инженер данных с нуля».

Выдают ли документ?

Да, сертификаты на русском и английском языках.

Кому курс будет особенно полезен?

Разработчикам, которым нужно разворачивать проект на сервере, начинающим инженерам данных, специалистам по машинному обучению для встраивания моделей в инфраструктуру и тестировщикам для работы с контейнерами и логами.

Отзывы о курсе «Docker с нуля»

4.5 2 отзыва

5★1

4★1

3★0

2★0

1★0

РоманЧелябинск14.06.2026

Достоинства: примеры на настоящих сервисах, а не на hello-world

Недостатки: нет оркестрации

Аналитик, до этого Docker трогал только копипастой чужих команд. За неделю вечеров собрал свой образ, поднял связку PostgreSQL и Superset локально и наконец понял, чем volume отличается от bind mount и почему второй так любят ломать. Отдельное спасибо за урок про логи и порты: именно на этом я обычно застревал. Для бесплатного курса уровень неожиданно взрослый.

👍 0👎 0

НатальяТюмень27.05.2026

Достоинства: понятная последовательность уроков

Недостатки: некому задать вопрос по своей ошибке

Пришла как тестировщик, нужно было читать логи в контейнерах. Задачу закрыла полностью. Минус в том, что если что-то не сходится, разбираться приходится самой: проверки работ нет, только общее сообщество.