Python в контейнерах

Docker и Kubernetes стали базовыми инструментами для Python-разработчиков, работающих с облачными микросервисами и машинным обучением. Курс помогает освоить процесс от упаковки кода в контейнеры до настройки полноценных кластеров.

Внутри разбираются:

• Автоматизация сборки через Dockerfile и работа с Docker Compose для развертывания multi-контейнерных приложений на базе Flask и Django.
• Запуск моделей машинного обучения (включая TensorFlow) внутри контейнеров с использованием GPU NVIDIA.
• Глубокое погружение в Kubernetes: настройка объектов (Pods, ReplicaSets, Deployments, CronJobs), мониторинг приложений и развертывание в Google Kubernetes Engine.
• Работа с Jupyter Notebooks внутри Docker-контейнеров для комфортной разработки в Data Science.

Материал ориентирован на Python-разработчиков и специалистов по Data Science, которым нужно перенести локальные скрипты в production-среду. В результате вы научитесь проектировать приложения, готовые к работе в облачных инфраструктурах, с использованием инструментов оркестрации Docker и Kubernetes.