Udemy – Docker Masterclass for Machine Learning and Data Science 2023-4

در تاریخ: 1402/11/26 2:14:25

توضیحات

Docker Masterclass for Machine Learning and Data Science، دوره آموزش داکر برای یادگیری ماشین و علوم داده توسط آکادمی یودمی منتشر شده است. هر دانشمند داده ای آگاه است که در برخی موارد، آن ها باید پیشرفت و نتایج خود را نشان دهند. و ترسی بزرگ تر از این وجود ندارد که الگوریتم شما به دلایلی که نمی توانید تعریف کنید، روی کامپیوتر دیگری اجرا نشود.

این دوره که توسط Jordan Sauchuk، متخصص سئو و امنیت سایبری داکر برگزار می شود. این دوره به گونه ای طراحی شده است که شما را با داکر آشنا می کند. بنابراین همیشه آماده ارسال محتوای خود بدون توجه به شرایط خواهید بود. همچنین با Docker Swarm، Docker Compose و استفاده از Docker با AWS آشنا خواهید شد. در هر بخش نه تنها درس های ویدیویی ، بلکه مقالات و کوئیزهای غنی تری را نیز خواهید یافت که برای تبدیل شما به متخصص داکر طراحی شده اند پس از اتمام دوره، مطمئن خواهید شد که می توانید هر چالش داکر را پشت سر بگذارید و پروژه های خود را مانند یک حرفه ای پیش ببرید.

آنچه خواهید آموخت

از Docker به منظور ساخت کانتینر برای استقرار اپلیکیشن ها استفاده کنید.
مفاهیم پشت Docker را یاد بگیرید و بفهمید که چگونه کار می کند.
آشنایی با نکاتی درباره کار با داکر
نحوه ایجاد و استقرار کانتینرهای داکر را از ابتدا درک کنید.
همچنین در مورد تصاویر داکر، داکر هاب، امنیت با داکر و بسیاری موارد دیگر یاد خواهید گرفت تا در صورت نیاز بتوانید داکر را در طول حرفه خود پیاده سازی کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است

هر کسی که علاقه مند به پیشرفت شغلی خود و کسب مهارتی باشد که نه تنها در حال حاضر بسیار مرتبط است، بلکه به رشد خود ادامه خواهد داد.

مشخصات دوره Docker Masterclass for Machine Learning and Data Science

ناشر : Udemy
مدرس : Jordan Sauchuk , SuperDataScience Team , Ligency Team
زبان: انگلیسی
سطح آموزش: تمام سطوح
تعداد دروس: 84
مدت زمان آموزش: 4 ساعت و 23 دقیقه

سر فصل های دوره

Docker Masterclass for Machine Learning and Data Science

پیش نیاز های دوره

The requirements for this course is simple. We will be using Docker desktop (available on Windows, Mac, Linux) and other Docker services that we will walk through the sign up process, or related information for. We will also be using Python, and any related libraries. You can use any IDE that you would like, but we will use Spyder as an example in the course when needing to write our code, and the terminal or shell/prompt.