کتاب راهکارهای نوین داکر (Docker) برای تکرارپذیری و مدیریت پروژههای علوم داده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین داکر (Docker) برای تکرارپذیری و مدیریت پروژههای علوم داده
موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات
موضوع میانی: مدیریت و استانداردسازی محیطهای محاسباتی
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی تکرارپذیری در پروژههای علوم داده
- 2. آشنایی با کانتینرها و تفاوت آن با ماشینهای مجازی
- 3. نصب و راهاندازی داکر در محیطهای توسعه لینوکس و ویندوز
- 4. ساختار معماری داکر و نقش موتور داکر
- 5. کار با مخازن تصاویر داکر و رجیستریهای رسمی
- 6. نوشتن اولین داکر فایل برای پروژههای پایتون
- 7. مدیریت کتابخانهها و وابستگیها در محیطهای ایزوله
- 8. بهینهسازی لایههای داکر برای کاهش حجم تصاویر
- 9. استفاده از فایلهای داکر-ایگنور برای امنیت و مدیریت منابع
- 10. کار با دستورات پایه مدیریت کانتینرها
- 11. مدیریت چرخه حیات کانتینرها در محیطهای عملیاتی
- 12. تکنیکهای اتصال دایرکتوریهای میزبان به کانتینر
- 13. مدیریت دادههای پایدار با استفاده از ولومها در داکر
- 14. شبکهبندی داخلی کانتینرها و ارتباط بین سرویسها
- 15. استفاده از داکر کامپوز برای مدیریت پروژههای چند سرویسی
- 16. تعریف سرویسهای علوم داده در داکر کامپوز
- 17. مدیریت متغیرهای محیطی و تنظیمات حساس در داکر
- 18. یکپارچهسازی محیطهای توسعه جیپییو با داکر
- 19. کار با تصاویر پایه استاندارد برای تحلیل داده
- 20. تکنیکهای نسخه گذاری تصاویر داکر برای ثبت تغییرات مدل
- 21. خودکارسازی فرایند ساخت تصاویر با خط لولههای سیآی سیدی
- 22. مدیریت دسترسیها و پیادهسازی اصول حداقل امتیاز در داکر
- 23. مانیتورینگ منابع مصرفی کانتینرها در زمان اجرای مدل
- 24. رفع خطاهای متداول در اجرای کانتینرهای علوم داده
- 25. مستندسازی محیطهای داکر برای تیمهای تحلیل داده
- 26. استراتژیهای انتقال کانتینرها به محیطهای سرور
- 27. امنیت کانتینرها و اسکن تصاویر برای شناسایی آسیبپذیریها
- 28. بهکارگیری داکر در محیطهای ابری امن داخلی
- 29. مقیاسپذیری پروژههای تحلیل داده با استفاده از کانتینرها
- 30. پروژه نهایی: پیادهسازی یک خط لوله تکرارپذیر تحلیل داده با داکر
تگها:
Docker
استانداردسازی پروژههای داده
پردازش دادههای بزرگ
تکرارپذیری در علوم داده
داکر
داکر در علوم داده
علم داده
مدیریت محیطهای نرمافزاری
مهندسی داده
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.