Docker to jedno z najważniejszych narzędzi w świecie DevOps i inżynierii danych, które zrewolucjonizowało sposób tworzenia, wdrażania i zarządzania aplikacjami. W obszarze Data Science Docker pozwala na szybkie uruchamianie środowisk analitycznych, replikowanie modeli oraz automatyzację procesów przetwarzania danych. Szkolenie „Docker dla Data Science” to kompleksowy kurs, który pomoże Ci poznać narzędzia i techniki konteneryzacji w kontekście pracy z danymi, uczenia maszynowego i analizy danych.
Cele szkolenia
- Zrozumienie podstaw działania Docker i jego zastosowań w Data Science.
- Nauka tworzenia, zarządzania i wdrażania środowisk analitycznych w kontenerach.
- Automatyzacja przetwarzania danych i wdrażania modeli machine learning przy użyciu Docker.
- Poznanie dobrych praktyk pracy z Dockerem w zespołach Data Science i inżynierii danych.
Dla kogo jest to szkolenie?
Szkolenie „Docker dla Data Science” jest skierowane do osób, które chcą efektywnie wykorzystywać Docker w pracy z danymi. Polecane dla:
- Analityków danych i specjalistów Data Science, którzy chcą łatwo zarządzać środowiskami analitycznymi.
- Inżynierów danych i DevOps, którzy chcą wspierać zespoły analityczne w pracy z kontenerami.
- Programistów pracujących nad projektami opartymi na uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji.
- Studentów i pasjonatów Data Science, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności w zakresie konteneryzacji.
Program szkolenia
1. Wprowadzenie do Docker i konteneryzacji
- Czym jest Docker i dlaczego jest istotny w Data Science?
- Podstawowe pojęcia: obrazy, kontenery, Dockerfile i Docker Hub.
- Instalacja Dockera i konfiguracja środowiska pracy.
2. Tworzenie środowisk analitycznych za pomocą Docker
- Budowanie własnych obrazów Dockera z użyciem Dockerfile.
- Uruchamianie i zarządzanie kontenerami do analizy danych.
- Instalacja i uruchamianie popularnych narzędzi Data Science, takich jak Jupyter Notebook, RStudio czy TensorFlow w kontenerach.
3. Automatyzacja procesów przetwarzania danych
- Łączenie Dockera z Pythonem i innymi językami analitycznymi.
- Praca z bazami danych w kontenerach: PostgreSQL, MongoDB, Redis.
- Tworzenie pipeline’ów do przetwarzania danych z Docker Compose.
4. Wdrażanie modeli machine learning za pomocą Docker
- Tworzenie kontenerów z modelami uczenia maszynowego.
- Integracja Dockera z narzędziami do API, takimi jak Flask i FastAPI.
- Przykład wdrożenia modelu uczenia maszynowego jako usługi kontenerowej.
5. Praca zespołowa i dobre praktyki
- Wersjonowanie obrazów Dockera i zarządzanie nimi w Docker Hub.
- Optymalizacja kontenerów dla aplikacji analitycznych.
- Bezpieczeństwo i zarządzanie zasobami w środowiskach Docker.
6. Projekty praktyczne i case studies
- Tworzenie kontenerowego środowiska analitycznego z Jupyter Notebook i Pandas.
- Wdrażanie modelu machine learning w kontenerze z API.
- Automatyzacja przetwarzania danych przy użyciu Docker Compose.
- Przykład pracy zespołowej: tworzenie i udostępnianie obrazów Dockera w zespole Data Science.
Korzyści z udziału w szkoleniu
- Praktyczne umiejętności: Nauczysz się tworzyć i zarządzać kontenerami, które znacznie uproszczą Twoją pracę z danymi.
- Wsparcie ekspertów: Trenerzy z doświadczeniem w pracy z Dockerem pomogą zrozumieć kluczowe koncepcje i rozwiązać problemy.
- Kompleksowe materiały: Otrzymasz szczegółowe materiały, w tym skrypty, obrazy Dockera i przykładowe projekty.
- Certyfikat ukończenia: Każdy uczestnik otrzyma certyfikat potwierdzający zdobyte umiejętności w pracy z Dockerem w Data Science.
Dlaczego warto wybrać to szkolenie?
- Ekspercka kadra: Kurs prowadzony przez specjalistów z doświadczeniem w Data Science i konteneryzacji.
- Praktyczne podejście: Skupiamy się na rzeczywistych przykładach i problemach, które uczą, jak Docker wspiera analizę danych i machine learning.
- Dostosowane do Twoich potrzeb: Kurs jest odpowiedni zarówno dla początkujących, jak i bardziej zaawansowanych użytkowników Dockera.
- Elastyczność: Szkolenie dostępne w formie online na żywo lub stacjonarnie, w zależności od preferencji uczestników.
Najbliższe terminy i szczegóły organizacyjne
- Forma szkolenia: Online na żywo
- Czas trwania: 4 dni (5 godzin dziennie)
- Najbliższy termin: 12–15 czerwca 2024
- Koszt: 3 200 PLN netto
W cenie szkolenia:
- Dostęp do materiałów edukacyjnych i przykładów projektów.
- Certyfikat ukończenia w wersji cyfrowej i drukowanej.
- Sesje pytań i odpowiedzi z trenerami po każdym module.
Opinie uczestników
Marek, analityk danych:
„Dzięki szkoleniu nauczyłem się, jak łatwo tworzyć środowiska Dockera do moich projektów analitycznych. Teraz wszystko działa szybciej i bardziej efektywnie!”
Katarzyna, programistka Python:
„Docker zawsze wydawał mi się skomplikowany, ale prowadzący wyjaśnili wszystko w prosty sposób. Szczególnie podobały mi się praktyczne projekty i wdrażanie modeli ML.”
Tomasz, inżynier danych:
„To szkolenie zmieniło moje podejście do pracy z danymi. Automatyzacja procesów przy użyciu Docker Compose oszczędza mi wiele czasu w codziennej pracy.”
Jak się zapisać?
Rejestracja na szkolenie jest szybka i prosta – wystarczy wypełnić formularz zgłoszeniowy. Liczba miejsc jest ograniczona, dlatego zapisz się już dziś i zacznij efektywnie wykorzystywać Docker w pracy z danymi!
Szkolenie „Docker dla Data Science” to kompleksowy kurs, który nauczy Cię, jak wykorzystać konteneryzację do pracy z danymi, przetwarzania i wdrażania modeli machine learning. Dzięki praktycznemu podejściu i wsparciu ekspertów zdobędziesz umiejętności, które przyspieszą Twoją pracę i pozwolą efektywnie zarządzać projektami Data Science. Dołącz do nas i odkryj potencjał Dockera!