Jaunesniojo platformų (DevOps) programuotojo modulinė profesinio mokymo programa

• Kaip veikia informacinių sistemų platformos per visą jų gyvavimo ciklą – nuo poreikių analizės ir sprendimų projektavimo iki diegimo, kasdienės priežiūros ir gedimų šalinimo.
• Serverių, techninės įrangos ir duomenų centrų – kompiuterių ir serverių skirtumų, komponentų parinkimo, komplektavimo, testavimo, duomenų saugojimo sprendimų (HDD, SSD, NAS, SAN) ir atsarginių kopijų strategijų.
• Kompiuterių tinklų ir saugumo – tinklo įrengimo, IP adresavimo, maršrutizavimo, apkrovos balansavimo, aukšto prieinamumo sprendimų, ugniasienių, VPN, VLAN ir prieigos kontrolės.
• Operacinių sistemų ir serverių administravimo – Windows ir Linux diegimo, konfigūravimo, vartotojų ir teisių valdymo, paslaugų priežiūros, nuotolinio administravimo ir automatizavimo su PowerShell bei Bash.
• Virtualizavimo ir konteinerizavimo – susipažinsi su virtualiomis mašinomis, konteineriais, jų kūrimu, valdymu, orkestravimu (pvz., Kubernetes) ir išteklių optimizavimu.
• Debesijos sprendimų ir architektūros – nagrinėsi viešąją, privačią ir hibridinę debesiją, IaaS, PaaS ir SaaS modelius, virtualių serverių administravimą, saugumo, kaštų ir mastelio valdymo principus.
• Praktinių įgūdžių sistemų ir programinės įrangos diegimo, priežiūros ir automatizavimo srityje – infrastruktūroje kaip kode (IaC), nuolatiniuose programinės įrangos atnaujinimo procesuose (CI/CD), stebėsenoje, saugume ir sistemų atkūrime po sutrikimų.

Apibendrinant – mokysiesi kurti, administruoti ir automatizuoti šiuolaikines IT sistemas, užtikrinant jų patikimą, saugų ir efektyvų veikimą realioje aplinkoje.

• Informacijos ir informacinių sistemų saugumo pagrindų – kibernetinio saugumo svarbos, konfidencialumo, integralumo ir prieinamumo principų bei dažniausių kibernetinių grėsmių.
• Tapatybių, prieigų ir saugumo valdymo – susipažinsi su autentifikacija, autorizacija, prieigos kontrolės modeliais, centralizuotomis tapatybių valdymo sistemomis ir jų taikymu internetinėse aplikacijose.
• Organizacijų saugumo valdymo– nagrinėsi saugumo politikų kūrimą, atitikties standartus, rizikų vertinimą, auditus ir veiklos tęstinumo planavimą.
• Kriptografijos ir šifravimo – klasikinių, simetrinių ir asimetrinių metodų, maišos funkcijų, duomenų apsaugos perdavimo ir saugojimo metu, sertifikatų ir saugių protokolų taikymo.
• Šiuolaikinių apsaugos priemonių ir architektūrų – susipažinsi su įvairių tipų ugniasienėmis, virtualiais privačiais tinklais, nulinio pasitikėjimo modeliu, DDoS apsauga ir aplikacijų publikavimo saugumu.
• Pažeidžiamumų ir atnaujinimų valdymo – nagrinėsi saugumo spragų identifikavimą, automatizuotą skanavimą, pataisų diegimą ir DevSecOps praktikų taikymą.

Trumpai – mokysiesi kaip apsaugoti sistemas, duomenis ir aplikacijas, taikant šiuolaikinius kibernetinio saugumo principus praktinėje IT aplinkoje.

• Python programavimo nuo visiškų pagrindų iki tvirto praktinio lygio, kad gebėtum savarankiškai kurti, skaityti ir tobulinti kodą.
• Python kalbos ir jos galimybių – sužinosi, kur ji naudojama, kaip paruošti darbo aplinką ir patogiai dirbti su programavimo įrankiais.
• Programavimo pagrindų ir logikos – duomenų tipų, kintamųjų, sąlygų, ciklų, funkcijų, klaidų paieškos ir programų derinimo.
• Darbo su duomenimis ir failais – tekstu, kolekcijomis, datomis, JSON, CSV formatais bei duomenų nuskaitymu ir išsaugojimu.
• Objektinio programavimo – kaip kurti klases, objektus, struktūruoti kodą, taikyti paveldėjimą ir gerąsias projektavimo praktikas.
• Naudoti Python bibliotekas bei trečiųjų šalių paketus.
• Objektų duomenų analizavimo ir atvaizdavimo bei serializavimo.
• Kodo kokybės nagrinėjimo ir testavimo metodų – kaip rašyti testus, laikytis kodo stiliaus, dokumentuoti kodą ir užtikrinti jo patikimumą.
• Automatizuoti užduotis su Python – kurti naudingus scenarijus kasdieniams darbams.
• Naudoti dirbtinio intelekto įrankius programuojant, kaip dirbtinis intelektas padeda rašyti kodą, kurti testus ir dokumentaciją.

• Diegti, konfigūruoti ir administruoti įvairias reliacines ir dokumentines duomenų bazių valdymo sistemas (pvz., MySQL, H2, MongoDB), atsižvelgiant į projektų poreikius.
• Kurti, analizuoti ir tobulinti įvairias duomenų užklausas pasitelkiant SQL kalbos sakinius (pvz., SELECT, JOIN, GROUP BY) bei MongoDB.
• Optimizuoti duomenų bazių našumą, taikant indeksus.
• Panaudoti transakcijas (angl. transactions) duomenų vientisumo užtikrinimui ir klaidų valdymui atliekant sudėtinius veiksmus.
• Planuoti, modeliuoti ir projektuoti duomenų bazes pagal normalizavimo principus (įskaitant pirmą, antrą ir trečią normalines formas), atsižvelgiant į verslo reikalavimus bei augimo galimybes.
• Valdyti duomenų bazių vartotojus, jų roles, prieigos teises bei stebėti saugumo politiką, užtikrinant duomenų konfidencialumą ir kontrolę.

• Suprasti Git versijavimo sistemos ir versijavimo platformų (GitHub, GitLab, Bitbucket) paskirtį ir veikimo principus, taikant jas efektyviam individualiam ir komandiniam programinės įrangos kūrimui bei bendradarbiavimui.
• Diegti, konfigūruoti ir naudoti Git versijavimo sistemą, suprasti jos veikimą, taikyti pagrindines komandas ir rašyti aiškias, struktūruotas commit žinutes, siekiant užtikrinti skaidrų, atsekamą ir patikimą kodo pokyčių valdymą.
• Peržiūrėti, koreguoti ir prireikus taisyti projekto versijų istoriją, išlaikant aiškią ir nuoseklią chronologiją.
• Kurti ir valdyti Git šakas, taikyti gerąsias praktikas, siekiant sklandžiai organizuoti darbą su skirtingomis funkcijomis ir išvengti konfliktų pagrindinėje kodo bazėje.
• Vykdyti šakų sujungimą (angl. merging) ir spręsti kodo konfliktus, kylančius jų apjungimo metu.
• Taikyti Git tiek naudojant komandų eilutę (CLI), tiek grafinę sąsają.
• Naudotis GitHub platforma projektų saugojimui, bendradarbiavimui, kodo peržiūrai ir užduočių valdymui.
• Organizuoti komandinį darbą GitHub platformoje: naudoti šakų valdymą, kurti ir peržiūrėti Pull Requests, teikti komentarus bei prižiūrėti projekto dokumentaciją.
• Taikyti pagrindines versijavimo strategijas, tokias kaip funkcinių (angl. feature) ir išleidimo (angl. release) šakų kūrimas, GitFlow ir kiti šakų valdymo modeliai efektyviam projektų vystymui.

• Suprasti AGILE principus ir vertybes bei jų praktinį taikymą komandinio darbo procese.
• Dirbti pagal SCRUM karkasą, vieną populiariausių AGILE metodikų projektų valdymui.
• Sudaryti ir valdyti produkto darbų sąrašą (angl. backlog) – identifikuoti, aprašyti ir prioritetizuoti vartotojo pasakojimus ir užduotis.
• Rašyti ir vertinti vartotojo pasakojimus (angl. user stories), įvertinti jų sudėtingumą ir naudą vartotojui.
• Planuoti sprintus, nusistatyti aiškius tikslus ir suplanuoti darbus trumpais iteraciniais etapais.
• Organizuoti ir dalyvauti SCRUM susitikimuose: Daily Stand-up, Sprint Planning, Review ir Retrospective.
• Analizuoti retrospektyvų rezultatus ir taikyti veiksmingas komandinio darbo tobulinimo priemones.
• Naudotis JIRA projektų valdymo įrankiu: priskirti, sekti ir valdyti užduotis, naudotis SCRUM lenta, burndown diagrama ir kitais AGILE įrankiais.
• Dalyvaudami komandiniuose projektiniuose darbuose, įgysite praktinių įgūdžių, kaip efektyviai bendradarbiauti komandoje, dirbti iteratyviai, valdyti pokyčius ir kurti naudingus, praktiškai pritaikomus sprendimus.

• Dirbtinio intelekto pagrindų – jo sampratos, veikimo principų, mokymosi tipų ir pagrindinių taikymo sričių.
• Dirbtinio intelekto modulių ir algoritmų – mašininio, giluminio mokymosi, natūralios kalbos apdorojimo ir kompiuterinio regėjimo sprendimų bei jų taikymo duomenų analizei ir prognozavimui.
• Praktinio darbo su duomenimis ir modeliais – duomenų paruošimo, modelių mokymo, testavimo ir rezultatų vertinimo.
• Dirbtinio intelekto taikymo programinės įrangos kūrime – nuo reikalavimų analizės ir projektavimo iki programavimo, testavimo, dokumentavimo ir rizikų valdymo.
• Dirbtinio intelekto integravimo iššūkių suvokimo – susipažinsi su technologiniais, organizaciniais ir etiniais aspektais.