در دنیای پر سرعت امروز، جایی که پروژه‌های یادگیری ماشین و علم داده به طور فزاینده‌ای پیچیده‌تر می‌شوند، مدیریت محیط‌ها و وابستگی‌ها به یک چالش بزرگ تبدیل شده است. از تفاوت نسخه‌های کتابخانه‌ها گرفته تا مشکل “روی کامپیوتر من کار می‌کرد”، متخصصان داده همواره با موانعی در تکرارپذیری، استقرار و همکاری تیمی دست و پنجه نرم می‌کنند.

این مسترکلاس جامع، راهکار این چالش‌ها را در قالب داکر (Docker) ارائه می‌دهد. داکر، فناوری پیشرو در کانتینرسازی (Containerization)، به شما امکان می‌دهد تا برنامه‌ها و محیط‌های آن‌ها را در بسته‌های ایزوله و قابل حمل بسته‌بندی کنید. این رویکرد نه تنها فرآیند توسعه و استقرار را ساده می‌کند، بلکه تضمین می‌کند که کد شما در هر محیطی دقیقاً به همان شکلی که انتظار می‌رود، اجرا شود.

در این دوره، شما به صورت عملی و پروژه‌محور با تمام جنبه‌های داکر، از مفاهیم اولیه تا کاربردهای پیشرفته آن در حوزه‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و علم داده (Data Science) آشنا خواهید شد. هدف این مسترکلاس، توانمندسازی شما برای تبدیل شدن به یک متخصص داده یا مهندس یادگیری ماشین است که می‌تواند با اطمینان کامل، مدل‌ها و پروژه‌های خود را توسعه داده، مدیریت کرده و به مرحله تولید برساند.

با شرکت در این مسترکلاس، شما مهارت‌ها و دانش عمیقی در زمینه‌های زیر کسب خواهید کرد:

• فهم عمیق از مفاهیم اساسی داکر، شامل ایمیج‌ها، کانتینرها، Dockerfile، و Registry.
• تسلط بر ساخت ایمیج‌های داکر بهینه برای محیط‌های توسعه و تولید پروژه‌های علم داده و یادگیری ماشین، با تمرکز بر کاهش حجم و افزایش کارایی.
• استفاده مؤثر از داکر کامپوز (Docker Compose) برای تعریف و مدیریت سرویس‌های چندگانه، مانند یک API مدل یادگیری ماشین، پایگاه داده، و یک سرویس کش.
• روش‌های بسته‌بندی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان سرویس‌های RESTful با استفاده از کانتینرها (مانند Flask یا FastAPI).
• مدیریت صحیح داده‌ها و وابستگی‌ها در محیط‌های کانتینریزه شده، از جمله استفاده از Volumes و Bind Mounts برای پایداری داده‌ها.
• آشنایی با اصول و بهترین شیوه‌های MLOps (عملیات یادگیری ماشین) و نقش کلیدی داکر در پیاده‌سازی خطوط لوله (Pipelines) CI/CD برای مدل‌های ML.
• استراتژی‌های شبکه‌بندی کانتینرها و اتصال آن‌ها به یکدیگر یا به سرویس‌های خارجی.
• توانایی اشکال‌زدایی (Debugging) و عیب‌یابی محیط‌های کانتینریزه شده.
• به کارگیری عملی داکر در سناریوهای واقعی علم داده، از آماده‌سازی داده‌ها تا آموزش مدل و استنتاج.

یادگیری داکر و کاربرد آن در علم داده، دروازه‌ای به سوی فرصت‌ها و بهبودهای چشمگیر در مسیر حرفه‌ای شما خواهد بود:

• افزایش بهره‌وری و تسریع فرآیند توسعه: با داکر، تنظیم محیط توسعه جدید برای هر پروژه یا هر عضو تیم به سرعت انجام می‌شود، زمان کمتری صرف نصب و پیکربندی می‌کنید و بیشتر بر روی توسعه مدل تمرکز خواهید داشت.
• حل دائمی مشکل “روی کامپیوتر من کار می‌کرد”: داکر با ایزوله کردن محیط اجرایی برنامه شما، تضمین می‌کند که مدل‌ها و کدهای شما در هر محیطی، از کامپیوتر توسعه‌دهنده تا سرورهای تولید، به صورت کاملاً یکسان عمل کنند. این امر به ویژه در پروژه‌های تیمی حیاتی است.
• تضمین قابلیت بازتولید (Reproducibility): امکان بازتولید نتایج آزمایش‌ها و آموزش مدل‌ها، ستون فقرات علم داده مدرن است. داکر این قابلیت را با بسته‌بندی دقیق تمام وابستگی‌ها و تنظیمات محیطی، به شکلی بی‌نظیر فراهم می‌کند.
• آماده‌سازی برای نقش‌های پیشرفته MLOps: بازار کار به شدت به دنبال متخصصانی است که می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشین را به صورت پایدار و مقیاس‌پذیر در محیط تولید مستقر کنند. این مسترکلاس شما را برای چنین نقش‌هایی آماده می‌سازد.
• تسهیل همکاری تیمی: با داکر، اشتراک‌گذاری محیط‌های توسعه و تست بین اعضای تیم به سادگی انجام می‌شود، کاهش اختلافات محیطی و بهبود هماهنگی را به ارمغان می‌آورد.
• کاهش پیچیدگی مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری: دیگر نگران تداخل نسخه‌های پایتون، کتابخانه‌ها یا فریم‌ورک‌های مختلف نخواهید بود. هر پروژه در کانتینر ایزوله خود، وابستگی‌های منحصر به فرد خود را خواهد داشت.
• افزایش چشم‌اندازهای شغلی: مهارت‌های داکر در حوزه علم داده و یادگیری ماشین، از جمله پرتقاضاترین مهارت‌ها در صنایع فناوری اطلاعات و داده‌محور محسوب می‌شوند. تسلط بر این ابزار، شما را در رقابت شغلی متمایز خواهد کرد.

برای کسب حداکثر بهره‌وری از این مسترکلاس، آشنایی با مفاهیم زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی پایه با مفاهیم یادگیری ماشین و علم داده: درک کلی از فرآیند کار با داده‌ها، آموزش مدل‌ها، و مفاهیم اصلی مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، و اعتبار سنجی.
• دانش برنامه‌نویسی پایتون در سطح متوسط: توانایی نوشتن و درک کدهای پایتون، کار با کتابخانه‌های محبوب مانند NumPy، Pandas و Scikit-learn (یا TensorFlow/PyTorch) در سطح مقدماتی تا متوسط.
• آشنایی اولیه با خط فرمان (Command Line / Terminal): توانایی اجرای دستورات پایه در ترمینال سیستم عامل (Linux/macOS/Windows PowerShell).
• اشتیاق به یادگیری ابزارهای نوین: انگیزه‌ای قوی برای یادگیری و به‌کارگیری فناوری‌های جدید برای حل مشکلات واقعی در حوزه داده.

این مسترکلاس به دقت طراحی شده است تا شما را گام به گام از مفاهیم بنیادی داکر تا کاربردهای پیچیده آن در پروژه‌های یادگیری ماشین و علم داده هدایت کند. سرفصل‌های اصلی دوره شامل موارد زیر است:

۱. مقدمه‌ای بر داکر و اکوسیستم کانتینرها

• معرفی داکر، تاریخچه و فلسفه آن.
• مقایسه داکر با ماشین‌های مجازی (VMs) و درک مزایای کانتینرسازی.
• مفاهیم کلیدی: ایمیج‌ها (Images)، کانتینرها (Containers)، Dockerfile، Docker Hub.
• نصب و پیکربندی داکر در سیستم‌عامل‌های مختلف.

۲. کار با ایمیج‌ها و کانتینرها

• مروری بر دستورات اصلی داکر برای مدیریت کانتینرها و ایمیج‌ها.
• نوشتن Dockerfileهای بهینه برای پروژه‌های پایتون و علم داده (شامل Jupyter Notebooks، TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn).
• درک لایه‌ها در ایمیج‌های داکر و استراتژی‌های کاهش حجم ایمیج.
• ساخت ایمیج‌های چند مرحله‌ای (Multi-stage Builds) برای تولید ایمیج‌های نهایی سبک‌تر.

۳. مدیریت داده‌ها و شبکه‌بندی در داکر

• استفاده از Volumes و Bind Mounts برای پایداری داده‌ها در کانتینرها.
• اتصال کانتینرها به یکدیگر و به سرویس‌های خارجی از طریق شبکه‌بندی داکر.
• مثال عملی: اجرای پایگاه داده (مانند PostgreSQL یا MongoDB) در یک کانتینر و اتصال آن به یک برنامه پایتون.

۴. داکر کامپوز (Docker Compose) برای پروژه‌های پیچیده

• معرفی Docker Compose برای تعریف و اجرای اپلیکیشن‌های چندکانتینری.
• نوشتن فایل‌های `docker-compose.yml` برای ارکستراسیون سرویس‌ها.
• مثال عملی: ساخت یک پشته (Stack) شامل یک مدل یادگیری ماشین به عنوان سرویس RESTful، یک پایگاه داده و یک داشبورد برای مانیتورینگ.

۵. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با داکر

• تبدیل مدل‌های ML به APIهای قابل استنتاج (Inference APIs) با استفاده از فریم‌ورک‌هایی مانند Flask یا FastAPI.
• کانتینرسازی و آماده‌سازی این APIها برای استقرار در محیط تولید.
• مدیریت وابستگی‌های پیچیده مدل‌ها (مانند GPU برای TensorFlow/PyTorch) در محیط داکر.

۶. مقدمه‌ای بر MLOps و نقش داکر

• درک چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین و اهمیت MLOps.
• جایگاه داکر در خطوط لوله یکپارچه‌سازی مداوم / استقرار مداوم (CI/CD) برای مدل‌های ML.
• مفاهیم ورژن‌بندی مدل‌ها و مدیریت وابستگی‌ها در MLOps با استفاده از داکر.

۷. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی

• پیاده‌سازی یک سیستم توصیه (Recommendation System) کامل با داکر.
• استقرار یک مدل تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) به عنوان سرویس میکرو.
• بهینه‌سازی یک محیط علمی داده با JupyterLab و تمام کتابخانه‌های مورد نیاز درون یک کانتینر.
• نکات و ترفندهای پیشرفته برای عیب‌یابی و بهینه‌سازی عملکرد داکر در سناریوهای واقعی.

این مسترکلاس داکر برای یادگیری ماشین و علم داده، بیش از یک دوره آموزشی صرف است؛ این یک سرمایه‌گذاری حیاتی در مجموعه مهارت‌های شماست که می‌تواند مسیر شغلی شما را متحول کند. در پایان این دوره، شما نه تنها درک جامعی از داکر خواهید داشت، بلکه قادر خواهید بود با اطمینان کامل، پروژه‌های پیچیده علم داده و یادگیری ماشین خود را با بهترین شیوه‌های صنعتی طراحی، توسعه، بسته‌بندی و استقرار دهید.

با تسلط بر کانتینرسازی، شما قادر خواهید بود محیط‌های توسعه خود را بهینه کنید، همکاری تیمی را ارتقا دهید و مهم‌تر از همه، مدل‌های خود را به صورت قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر به تولید برسانید. این مهارت‌ها در بازار کار امروز که به سرعت در حال پیشرفت است، شما را به یک نیروی ارزشمند و متمایز تبدیل خواهد کرد.