آموزش DevOps for Data Scientists: Containers for Data Science
DevOps for Data Scientists: Containers for Data Science
نمای کلی دوره:
در دنیای امروزی مبتنی بر داده، دانشمندان داده نقش مهمی در استخراج بینش‌های ارزشمند از حجم وسیعی از داده‌ها دارند. با این حال، کار با پروژه های پیچیده علم داده اغلب نیاز به همکاری با توسعه دهندگان نرم افزار و تیم های عملیات IT دارد. رویه‌های DevOps و کانتینری‌سازی می‌توانند کارایی و تکرارپذیری گردش‌های کاری علم داده را تا حد زیادی افزایش دهند.
در این دوره، یاد خواهید گرفت که چگونه از اصول DevOps و تکنیک‌های کانتینری‌سازی برای ساده‌سازی پروژه‌های علم داده خود استفاده کنید. به طور خاص، ما بر روی استفاده از کانتینرها، مانند Docker، برای محصور کردن محیط های علم داده و فعال کردن همکاری و استقرار یکپارچه تمرکز خواهیم کرد.
نکات مهم دوره:
1. مقدمه ای بر DevOps در علم داده:
- مفاهیم اصلی DevOps و ارتباط آن در زمینه علم داده را درک کنید.
- مزایای اتخاذ شیوه‌های DevOps را برای دانشمندان داده کاوش کنید.
2. مقدمه ای بر Containerization:
- درک کاملی از محفظه سازی و مزایای آن برای پروژه های علم داده به دست آورید.
- درباره Docker و پلتفرم‌های ارکستراسیون کانتینر مانند Kubernetes بیاموزید.
3. ایجاد محیط های علم داده با کانتینرها:
- نحوه ایجاد محیط‌های علم داده قابل‌تولید و قابل حمل با استفاده از Docker را بیابید.
- تصاویر Docker سفارشی با وابستگی ها و کتابخانه های لازم برای پروژه های خود بسازید.
4. همکاری و کنترل نسخه:
- نحوه همکاری موثر با توسعه دهندگان نرم افزار و کنترل نسخه پروژه های علم داده خود را بیاموزید.
- گردش کار کانتینری خود را با سیستم های کنترل نسخه مانند Git ادغام کنید.
5. یکپارچه سازی و استقرار مداوم (CI/CD) برای علم داده:
- روش‌های CI/CD را برای پروژه‌های علم داده خود با استفاده از کانتینری‌سازی اجرا کنید.
- ساخت، آزمایش و استقرار برنامه های کاربردی علم داده خود را خودکار کنید.
6. ملاحظات مقیاس بندی و استقرار:
- استراتژی‌هایی را برای مقیاس‌بندی برنامه‌های علم داده کانتینری خود برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگتر و افزایش بار کاری کاوش کنید.
- گزینه‌های استقرار، مانند استقرار کانتینرها در پلتفرم‌های ابری مانند AWS یا Azure را بدانید.
7. نظارت و زیرساخت به عنوان کد:
- نحوه نظارت و مدیریت برنامه‌های علمی داده‌های کانتینری خود را بیاموزید.
- مفهوم زیرساخت به‌عنوان کد (IaC) و کاربرد آن در گردش‌های کاری علم داده را بررسی کنید.
8. بهترین شیوه ها و مطالعات موردی:
- بهترین شیوه‌های صنعت و مطالعات موردی در دنیای واقعی پیاده‌سازی موفق DevOps در علم داده را کشف کنید.
- در مورد چالش‌های رایج و استراتژی‌های مؤثر برای غلبه بر آن‌ها بینش کسب کنید.
در پایان این دوره، مهارت‌ها و دانش لازم را خواهید داشت تا از اصول DevOps و تکنیک‌های کانتینری‌سازی برای بهبود گردش‌های کاری علم داده خود استفاده کنید. چه به صورت مستقل کار کنید و چه به عنوان بخشی از یک تیم بزرگتر، این دوره به شما این امکان را می دهد که به طور موثر همکاری کنید و برنامه های علم داده خود را با اطمینان به کار ببرید. در این سفر به ما بپیوندید تا شیوه‌های علم داده خود را با DevOps و کانتینرها متحول کنید.
مقدمه ای بر Devops و کاربرد آن در علم داده Introduction to Devops and Its Application in Data Science
-
آشنایی با مبانی DevOps و کاربرد آن در علم داده Understanding the Basics of DevOps and Its Application in Data Science
یکپارچه سازی مداوم و استقرار مداوم (CI/CD) و کنترل نسخه Continuous Integration and Continuous Deployment (CI/CD) and Version controlling
-
یکپارچه سازی مداوم و استقرار مداوم (CI/CD) Continuous Integration and Continuous Deployment (CI/CD)
کاربرد اصول DevOps در علم داده The application of DevOps principles in data science
-
کاربرد اصول DevOps در علم داده The application of DevOps principles in data science
بررسی انواع ظروف با مثال Examining the Different Types of Containers with an examples
-
بررسی انواع ظروف Examining the Different Types of Containers
نظارت و مدیریت ظروف در یک محیط تولید با یک مثال Monitoring and managing containers in a production environment with an example
-
نظارت و مدیریت ظروف در یک محیط تولید Monitoring and managing containers in a production environment
بهینه سازی استفاده از منابع و استقرار و مقیاس بندی کارآمد برنامه ها Optimize resource usage and efficient deployment and scaling of applications
-
بهینه سازی استفاده از منابع و استقرار و مقیاس بندی کارآمد برنامه ها Optimize resource usage and efficient deployment and scaling of applications
![آموزش اصول SQL برای هوش تجاری [ویدئو]](https://donyad.com/course/getimg/16d4889e-81ac-4afd-8721-ec6e25b8010b.jpg "آموزش اصول SQL برای هوش تجاری [ویدئو]")
Udemy (یودمی)
یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.
https://donyad.com/d/ad7880
Akhil Vydyula
Full Stack Data Scientist
سلام!
اسم من Akhil Vydyula است، من یک دانشمند داده هستم
من قبلاً روی تجزیه و تحلیل داده های BFSI کار کرده بودم و مهارت های مدل سازی برای نظارت بر چرخه تمام عمر توسعه و اجرا. او دارای توانایی قوی است.
قابلیت بحث در مورد داده ها، مهندسی ویژگی، توسعه الگوریتم، آموزش مدل و پیاده سازی.
مهارت ها و شایستگی ها
دانش و تجربه تخصصی با برنامه نویسی C/C++/python و SQL.
باید قادر به یادگیری و اجرای سریع و موثر فناوری های جدید باشد.
مهارت های ریاضی عالی، مهارت های منطقی حل مسئله .
شرکت فعال در هکاتون ها در پلتفرم های مختلف و نوشتن وبلاگ در رسانه.
مهارت های فنی
یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP)، Computer Vision، Regression، Multi Label
Classification.Transfer Learning، Transformers، Ensembles، Stacking Classifiers.AutoML، SQL، Python، Keras، Pandas، NumPy، Seaborn، Matplotlib، Clustering، Systems Recommendation ,تحلیل سری زمانی.
نمایش نظرات