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DevOps

DevOps is a set of practices that integrates software development and IT operations to deliver software faster, more reliably, and with continuous improvement. It focuses on automation, CI/CD pipelines, infrastructure as code, monitoring, and collaboration between teams to streamline the entire lifecycle from code to production.

4.4

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Competenze acquisite:

Alerting and MonitoringApplicazione di strumenti di automazioneAutomated Testing for MLAutomation ConceptsAutoscaling StrategiesBalancing Automation and Manual ProcessesBash ScriptingBasic Network ProtocolsCI/CD for MLChaos Engineering PrinciplesCollaboration in DevOpsComprensione della cultura e delle pratiche DevOpsCompute Resource FundamentalsConfiguration FilesConfiguration Management BasicsConfiguration management and task automation with AnsibleContainer MonitoringContainer Resource ManagementContainerization with PythonContinuous ImprovementContinuous Integration DeliveryCritical Thinking in AutomationCron JobsData Visualization for DevOpsDecision-Making in Software DevelopmentDeployment StrategiesDesigning Logging SystemsDevOps Culture FundamentalsDevOps Environment TypesDevOps FundamentalsDevOps PrinciplesDeveloper IntuitionEnvironment Separation FundamentalsEnvironment VariablesExperiment Tracking with MLflowFeedback LoopsIncident AnalysisIncident ManagementInfrastructure as CodeInstance SelectionLoad Testing StrategiesLog AnalysisLog ManagementLog ParsingLog Types and Use CasesLogging Best PracticesLogging FundamentalsLogging PatternsLogging ToolsML Model DeploymentMLOps FundamentalsManaging remote servers and inventoriesMetrics InterpretationModel Deployment with FastAPI and DockerModel Monitoring and CI/CDModel VersioningModern Architectural PatternsMonitoring FeedbackMonitoring and ObservabilityNetwork UtilitiesObservability BasicsPackage Management on ServersPerformance MetricsPerformance OptimizationPerformance Testing FundamentalsPerformance Tuning in ContainersPipeline Automation with AirflowProblem-Solving with Automated ToolsProcess AutomationProduction ML MonitoringPython AutomationPython Scripting for DevOpsReliability EngineeringResource Constraints ManagementSLIs and SLOsSSH and Remote AccessScalability and AutomationScaling Container WorkloadsSecrets Management IntroductionStress Testing TechniquesSystem Architecture FundamentalsSystem MonitoringSystem Monitoring with PythonSystemd and Process ManagementTeam CollaborationTest Analysis and InterpretationTool IntegrationTracing FundamentalsTroubleshooting Containerized ApplicationsUnderstanding YAML syntax and structureUtilizzo di pipeline CI/CDValue Stream MappingWorkload AnalysisWriting and running Ansible playbooks

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Linux for DevOps Engineer

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DevOps Principles and Practices

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Introduction to Ansible

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1 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Configuration management and task automation with Ansible, Writing and running Ansible playbooks, Managing remote servers and inventories, Understanding YAML syntax and structure

MLOps Foundations

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Competenze acquisite: MLOps Fundamentals, Experiment Tracking with MLflow, Model Deployment with FastAPI and Docker, Pipeline Automation with Airflow, Model Monitoring and CI/CD

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Effective Logging Strategies

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Python for DevOps Beginners

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Avanzato

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Competenze acquisite: Python Automation, System Monitoring with Python, Log Parsing, Data Visualization for DevOps, Python Scripting for DevOps

Container Behavior Under Load

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