[Udemy] Python в контейнерах [Kris Celmer]

Складчина: [Udemy] Python в контейнерах [Kris Celmer]

Внимание, участники складчины!
Оплата взноса складчины будет приниматься только балансом.
Как пополнить баланс

Python в контейнерах
Все о контейнерах, Docker и Kubernetes для инженеров Python

Язык: Английский + субтитры

Чему вы научитесь

• Создание образа контейнера с приложением Python
• Отправляйте изображения контейнеров в Docker Hub и другие реестры изображений контейнеров
• Запустите Jupyter Notebooks в Docker
• Используйте Docker Desktop для Windows Pro и MacOS
• Используйте Docker Toolbox для Windows Home
• Используйте Docker Machine для создания виртуальных машин с помощью Docker Software
• Мастер Dockerfile для автоматизации сборки контейнеров
• Создание пользовательских изображений контейнеров с нуля
• Используйте официальные изображения Python
• Разработка Multi-контейнерных развертываний Flask и Django
• Автоматизируйте развертывание нескольких контейнеров с помощью Docker Compose
• Контейнерные модели TensorFlow в микросервисы
• Развертывание сложных многоконтейнерных приложений в Docker Swarm
• Развернуть комплексное, многоконтейнерное приложение в Куберне
• Используйте Kubernetes с Minikube на хосте разработки
• Используйте Kubernetes в публичном облаке (на примере Google Kubernetes Engine)
• Объекты Kubernetes: блоки, контроллеры блоков: набор реплик, развертывание, задание, CronJob, сервисы, вход, постоянные тома
• Написание файлов шаблонов объектов Kubernetes
• Мониторинг и управление приложениями в Kubernetes
• Выполнять контейнеры с ускорением графического процессора NVIDIA

Описание
Docker и Kubernetes - необходимые навыки для Python Enginner в эти дни.

Если вы занимаетесь машинным обучением и наукой о данных или используете Python в качестве общего языка программирования, вы должны понимать Docker & Kubernetes. Оба составляют основу современных облачных собственных приложений, построенных на архитектуре микросервисов.

В этом курсе вы научитесь:

• Разрабатывайте и изучайте ноутбуки Jupyter для машинного обучения и науки о данных в Docker
• Запустите модели машинного обучения в производстве с Kubernetes и Docker Swarm
• упакуйте свой код Python в контейнеры
• опубликуйте свои контейнеры в реестрах изображений
• развернуть контейнеры в производство
• создавать высокомодульные контейнерные сервисы в стиле микро-сервисов
• мониторинг и поддержка контейнерных приложений

Вы станете свободно и уверенно использовать Docker Tools для создания контейнеров высшего класса, работающих под вашим кодом Python. Вы управляете Docker Runtime Tools, такими как Compose и Swarm, чтобы запустить их. Курс также дает вам глубокие знания и глубокое понимание Kubernetes как прикладной платформы. Вы получаете уверенность в том, что проектируете свое приложение для работы в Kubernetes, а также получаете глубокие знания по написанию объявлений объектов Kubernetes.

Курс полон практических упражнений. Существует более 40 репозиториев GitHub, заполненных примерами кода для курса.

Вы можете использовать Курс двумя способами:

Если вы используете Python для машинного обучения и науки о данных, перейдите сверху вниз: начните с Раздела 7, чтобы быстро получить практические навыки докера, и используйте Разделы 2–6, чтобы глубже изучить конкретные темы контейнеров.

Если вы хотите использовать Python для веб-приложений и микросервисов, попробуйте Bottom-Up: используйте курс линейно.

Начните строить контейнеры сегодня!

Для кого этот курс:

• Программисты на Python
• Ученые данных
• Инженеры машинного обучения