কীভাবে চলে

২৫ সপ্তাহে আপনাকে কতটা সময় দিতে হবে।

সপ্তাহে দুটি live class, প্রতিটি তিন ঘণ্টা। এর বাইরে নিজের সময়ে ছয় থেকে আট ঘণ্টা lab। এভাবেই চলবে ২৫ সপ্তাহ। প্রতি মাসে instructor‑এর সাথে private session, আর মাঝের দিনগুলোতে পাশে support team তো আছেই। এই পেজে সবকিছু খোলাখুলি লেখা আছে। schedule কেমন, প্রথম দিনের আগে কী কী লাগবে, কাদের জন্য এটা নয়, আর tuition‑এর অঙ্কটা কেন পেজে লিখি না।

সপ্তাহের রুটিন

সপ্তাহটা কেমন যাবে।

২৫ সপ্তাহ ধরে প্রতি সপ্তাহের রুটিন একই। ৩ নম্বর সপ্তাহে গিয়ে কোনো চমক পাবেন না।

দুটি live class — প্রতিটি ৩ ঘণ্টা

পুরো প্রোগ্রামে class হবে মোটামুটি ৫০টি, সবই live। pre-recorded ভিডিও নয়, teaching assistant‑এর deck পড়াও নয়। কথার মাঝখানেই থামিয়ে প্রশ্ন করতে পারবেন।

প্রতি class‑এ whiteboard‑এ বোঝানো

৫০টি class plan‑এর প্রতিটিতে whiteboard explanation লেখা আছে। command আসার আগে concept‑টা আপনার সামনে এঁকে দেখানো হয়। কী টাইপ করতে হবে শুধু সেটা নয়, জিনিসটা কেন কাজ করে সেটাও বুঝবেন।

~৬–৮ ঘণ্টা lab

প্রতি সপ্তাহে, class‑এর বাইরে, নিজের machine‑এ। এটা marketing‑এর সংখ্যা নয়, আসল সংখ্যা। এর সাথে class‑এর ছয় ঘণ্টা যোগ করুন। সপ্তাহে দাঁড়াবে মোটামুটি ১২–১৪ ঘণ্টা।

প্রতি মাসে private session

JD Lincoln‑এর সাথে একা বসা। আপনার progress, আপনার কাজ, আপনার portfolio নিয়ে কথা। ৫০টি class‑এর বাইরে, ২৫ সপ্তাহে এরকম ছয় থেকে দশটি session পাবেন। support ticket নয়। chat server‑এর queue‑ও নয়।

class‑এর মাঝে support team

মাসের private session আলাদা জিনিস। setup, tools, বা class‑এর মাঝে যা কিছুতে আটকে যাবেন, তাতে সাহায্য করে আমাদের support team। একটা খারাপ install‑এর পেছনে যেন আপনার পুরো সপ্তাহ না যায়।

English নাকি বাংলা

যে ভাষায় ভাবেন, সে ভাষাতেই শিখুন। English‑এর পাশাপাশি বাংলা-ভাষী instructor দিয়েও class চালাই। কোনটা আপনার জন্য ঠিক, admissions‑কে জিজ্ঞেস করুন।

৬–৮ ঘণ্টার হিসাবটা আজই করে নিন, ৩ নম্বর সপ্তাহে নয়।

সংখ্যাটা ইচ্ছে করেই পেজে রাখা। lab‑গুলোই তো আসল প্রোগ্রাম। ওগুলো বাদ দিলে class আর মাথায় ঢুকবে না, কারণ ৫ নম্বর সপ্তাহের জিনিসটা আপনি বানিয়ে রেখেছেন ধরে নিয়েই ১২ নম্বর সপ্তাহ এগোয়। আগামী ছয় মাসে সপ্তাহে বারো ঘণ্টার মতো সময় বের করতে না পারলে এটা আপনার সময় নয়। তিনটা payment দেওয়ার পরে বোঝার চেয়ে আজ বুঝে নেওয়া ভালো।

schedule টাইট, তবু চালিয়ে নিতে পারবেন মনে হচ্ছে? ফ্রি প্রথম class‑এ এসে জিজ্ঞেস করুন। মিলবে কি মিলবে না, JD Lincoln সোজা বলে দেবেন।

রাস্তাটা

দুটি phase।

path একটাই। Phase 1‑এ engineering‑এর ভিতটা তৈরি হয়। তাই Phase 2‑তে গিয়ে যখন production‑এর মতো কাজ শুরু হবে, আপনি হারিয়ে যাবেন না।

Phase 1 Engineering Foundation সপ্তাহ ১–১৬

ষোলো সপ্তাহের fundamentals। যে ক্রমে একটা আরেকটার উপর দাঁড়ায়, ঠিক সেই ক্রমে: Linux আর Git, তারপর AWS‑এ নিরাপদে ঢোকা, networking আর access control, এরপর Bash আর Python দিয়ে automation, automated testing আর release, Docker, Kubernetes আর Helm, শেষে Terraform আর নিজের system কী করছে তা চোখে দেখার পুরো setup।

আপনি আগে DevOps করেছেন, এখানে এমন কিছু ধরে নেওয়া হয় না। ধরে নেওয়া হয় শুধু এটুকু যে lab‑গুলো আপনি করবেন।

Phase 2 Enterprise Skills & Final Project সপ্তাহ ১৭–২৫

নয় সপ্তাহ ধরে সেই কাজ, যা senior team‑রা করে: অনেকগুলো AWS account নিরাপদে চালানো, cloud‑এর bill নিয়ন্ত্রণে রাখা, খারাপ release ship হওয়ার আগেই আটকে দেয় এমন security check, অন্য engineer‑রা আবার ব্যবহার করতে পারে এমন রেডি setup বানানো, মাপা যায় এমন reliability target, user সত্যিই ভুগলে তবেই বেজে ওঠে এমন alert, একটা live incident drill, আর চাপের মধ্যে system কেমন করে তার testing। শেষটা হয় final project দিয়ে, যেটা আপনি নিজে build করবেন আর defend করবেন।

Phase 1 হয়েছে বলেই Phase 2 সম্ভব। প্রোগ্রামটা এজন্যই ২৫ সপ্তাহের, ১২ সপ্তাহের নয়।

দুই phase মিলে আপনাকে তৈরি করে সেই job‑গুলোর জন্য, যেগুলোতে এই কাজের লোক নেওয়া হচ্ছে: DevOps engineer, cloud engineer, site reliability engineer (SRE), platform engineer। title আলাদা, কাজ একই। infrastructure বানানো, automate করা, আর সচল রাখা। শেষমেশ কোন title‑এ বসবেন, সেটা ঠিক করবে আপনি কোন team‑এ ঢুকছেন।

পুরো ২৫ সপ্তাহ বিস্তারিত পড়ুন

যা আগে থেকে লাগবে

প্রথম দিনের আগে কী কী লাগবে।

list ছোট, আর কিছু লুকানো নেই। আগে DevOps করার দরকার নেই। এটা কথা নরম করার জন্য বলছি না। কারিকুলামটাই এভাবে বানানো।

software install করতে পারেন, লেখা নির্দেশনা মন দিয়ে follow করতে পারেন, আর কয়েক সপ্তাহ command line‑এ beginner থাকতে আপত্তি নেই? তাহলেই হলো। শুরু করার জন্য এটুকুই লাগে।

সাধারণ computer চালানোর দক্ষতা। file, folder, application install করা, browser ব্যবহার করা। এটুকুই সর্বনিম্ন।
command line শিখতে আপত্তি না থাকা। জানতে হবে না, শিখলেই হবে। ২ নম্বর সপ্তাহ আপনাকে একদম গোড়া থেকে শুরু করায়। লেখা ভরা কালো একটা window দেখে আপনি যেন laptop বন্ধ করে না দেন, দরকার শুধু এটুকুই।
এমন computer, যাতে আপনি জিনিস install করতে পারবেন। নিজের machine, admin rights সহ। office‑এর locked-down laptop পুরো রাস্তা আপনার সাথে লড়বে।
AWS account। free tier, সাথে অল্প কিছু budget। আপনি সত্যিকারের cloud system বানাবেন, তাই কিছু জায়গায় সত্যিকারের টাকা লাগবে। কয়েক ডলার খরচ করে তারপর জিনিসটা shut down করে দেওয়ার সামর্থ্য থাকতে হবে।

ওই AWS bill প্রসঙ্গে

প্রতিটি project হলো build → check → shut down।

সত্যিকারের cloud কাজে সত্যিকারের টাকা লাগে। এটা না মানার ভান করলেই একদিন invoice দেখে মানুষ চমকে ওঠে। তাই প্রথম AWS সপ্তাহ থেকেই আমরা অভ্যাসটা ধরিয়ে দিই। জিনিসটা build করবেন, তারপর automatic check চালিয়ে প্রমাণ করবেন যে ওটা যা করার কথা তাই করছে, তারপর shut down করে দেবেন। shut down করাটা project‑এরই অংশ, পরে মনে করার মতো কিছু নয়।

safety net‑গুলোও ইচ্ছে করেই শেখানো হয়। spending limit, alert, যা বানালেন তাতে label লাগানো। আর ১৮ নম্বর সপ্তাহ পুরোটাই cloud cost নিয়ে। AWS account থাকবে আপনার নামে, আপনার নিয়ন্ত্রণে, আপনার নিজের spending limit সহ। আপনার login details আমরা কখনো চাই না।

পুরো প্রোগ্রামে AWS‑এ কত ডলার লাগবে, সেটা আমরা বলব না। এটা নির্ভর করে আপনার region‑এর উপর, কী চালু রেখে দিচ্ছেন তার উপর, আর optional কাজটা কতদূর টানছেন তার উপর। ফ্রি প্রথম class‑এ জিজ্ঞেস করুন। যে lab‑গুলোর কথা ভাবছেন, সেগুলো নিয়ে সোজা উত্তর পাবেন।

মিলছে কি না

এটা কাদের জন্য, আর কাদের জন্য নয়।

দ্বিতীয় list‑টাই বেশি জরুরি। ৯ নম্বর সপ্তাহে গিয়ে বোঝার চেয়ে আজ এখানেই বুঝে নেওয়া ভালো। পড়ে যদি মনে হয় এটা আপনার জন্য নয়, নির্দ্বিধায় সরে যান।

এটা আপনার জন্য যদি…

DevOps‑এ কোনো অভিজ্ঞতা নেই, একদম গোড়া থেকে শুরু করছেন। চাইছেন গোছানো একটা path, যেখানে ঘরে একজন মানুষ থাকে।
IT, support, testing বা development‑এ আছেন। এখন cloud, platform বা reliability‑র কাজে যেতে চান।
self-paced video course ধরে থেমে গেছেন। কারণটাও জানেন। আপনি থেমে গেলে কেউ খেয়ালই করেনি।
meeting‑এ শব্দগুলো চিনতে পারা নয়, আপনি জিনিসটা নিজে বানাতে চান।
দুটি তিন ঘণ্টার class‑এর উপরে সপ্তাহে ৬–৮ ঘণ্টা lab‑এর জন্য বের করতে পারবেন।
“দারুণ করেছেন” শোনার চেয়ে “আপনার code fail করেছে” শোনাটাই আপনার বেশি পছন্দ।

এটা আপনার জন্য নয় যদি…

কাজ না করে certificate চাইলে। project‑গুলো নিজেরাই নিজেদের check করে। automatic check যাচাই করবে না, জমা দেওয়ার মতো এমন কিছুই নেই। pass না করে complete দেখানোরও উপায় নেই।
class‑এর বাইরে সপ্তাহে ৬–৮ ঘণ্টা দিতে না পারলে। কারিকুলাম জমতে জমতে এগোয়। একটা lab বাদ পড়লে পরের lecture‑এ আরও মন দিয়ে বসে থেকে সেটা পুষিয়ে নেওয়া যায় না।
আপনার চাকরি হবে, এই কথাটা আমাদের মুখে শুনতে চাইলে। আমরা বলি না, ইঙ্গিতেও বলব না। যে আপনাকে নিশ্চিত ফলাফল বিক্রি করছে, সে এমন জিনিস বিক্রি করছে যা তার নিজের হাতেই নেই।
পুরোপুরি theoretical course চাইলে। কিছু না বানিয়ে শুধু ধারণাগুলো বুঝতে চাইলে একটা বই আপনার বেশি কাজে দেবে, খরচও কম।
command line ছোঁবেন না ঠিক করে থাকলে। terminal এড়িয়ে এই material পার হওয়ার কোনো রাস্তা নেই। এটা পছন্দ-অপছন্দের ব্যাপার নয়, এই field‑এর বাস্তবতা।

Tuition ও admissions

Tuition‑এর অঙ্ক এই পেজে লিখি না। কারণটা সোজা। আপনি কোন batch‑এ ঢুকছেন, আপনার job‑এর সাথে কোন schedule মেলে, আপনার জন্য কোন payment option খোলা আছে। এসব ঠিক হয় admissions‑এর সাথে বসে, আপনার নির্দিষ্ট class‑এর জন্য। এখানে একটা সংখ্যা বসিয়ে দিলে সেটা কারও জন্য ঠিক হতো, কারও জন্য ভুল। আর যাদের জন্য ভুল, তারা জানত অনেক দেরিতে। তাই আসল সংখ্যাটা আপনি একজন মানুষের কাছ থেকেই নিন।

Email করুন, বা ফোন করুন। আপনার অবস্থার জন্য সঠিক সংখ্যাটা পাবেন। কোনো বাধ্যবাধকতা নেই, পেছনে কোনো sales sequence জোড়া নেই। উত্তরটা আপনার সাথে না মিললে সেটাও ঠিক আছে, আর আমরা মুখেই বলে দেব।

প্রথম class ফ্রি।

কোনো payment নেই। আসতে card লাগে না। automatically কিছু charge হয় না, ভুল করে ঢুকে পড়ার মতো enrollment‑ও নেই। সত্যিকারের একটা class‑এ বসবেন, দেখবেন কীভাবে পড়ানো হয়, instructor‑কে যা খুশি জিজ্ঞেস করবেন, তারপর সিদ্ধান্ত নেবেন।

পরের batch কবে: admissions‑এ যোগাযোগ করুন। তারিখ ঠিক হয় প্রতি class ধরে। তাড়াহুড়ো তৈরি করতে বানানো তারিখ আমরা বলি না।

admissions@leadsacademy.org (804) GOLEADS · (804) 465-3237

এই সাইটে tuition‑এর কোনো অঙ্ক, discount বা financing‑এর শর্ত লেখা নেই। admissions‑এর সাথে কথা বললে আসলগুলো জানবেন।

চারটি ধাপ

Enrollment কীভাবে হয়।

পুরো ব্যাপারটা এটুকুই। লুকানো পঞ্চম ধাপ নেই।

ফ্রি প্রথম class বুক করুন। ছোট একটা form। নাম, email, আর কখন আসতে পারবেন। payment details লাগবে না। এখানে বুক করুন।
এসে বসুন, যা খুশি জিজ্ঞেস করুন। এটা সত্যিকারের live class, sales webinar নয়। lab, ঘণ্টা, AWS‑এর খরচ, final project, এমনকি আমরা যে নতুন, সব নিয়েই প্রশ্ন করুন।
তারিখ আর tuition নিয়ে admissions‑এর সাথে কথা বলুন। সংখ্যাটা, batch‑এর তারিখ আর payment option এখানেই পাবেন। একজন মানুষের কাছ থেকে, আপনার অবস্থার জন্য।
Enroll করুন, portal access নিন। enroll হয়ে গেলে আপনার class, lab আর material সব থাকবে learn.leadsacademy.org ↗ ঠিকানায়। তারপর থেকে ওখান থেকেই sign-in হবে।

ফ্রি class দিয়েই শুরু করুন।

সময় আসলে কত লাগবে, কী কী লাগবে, আর এটা কেন আপনার জন্য না-ও হতে পারে, সবই তো পড়ে ফেললেন। তারপরও ঠিক মনে হচ্ছে? কেউ আপনার কাছে কিছু চাওয়ার আগেই এসে দেখে যান, পড়ানোটা কেমন হয়।

প্রথম class ফ্রি — বুক করুন পুরো ২৫ সপ্তাহ দেখুন

আসতে কোনো payment বা card লাগে না। পরের batch কবে, admissions‑এ জিজ্ঞেস করুন।