Docker вирішує проблеми відтворюваності та залежностей у Data Science, пакуючи код, бібліотеки та середовище в портативні контейнери. Цей матеріал описує п'ять кроків для ефективного використання Docker у проєктах з аналізу даних, від основ до розгортання в продакшені.
Дізнайтеся, як Docker вирішує проблеми залежностей у Python-проєктах та проєктах з даними. Цей матеріал охоплює контейнеризацію скриптів, розгортання ML-моделей за допомогою FastAPI, створення багатосервісних пайплайнів з Docker Compose та планування завдань за допомогою cron-контейнерів.
Інженерія даних стає все більш вимогливою. Цей матеріал розглядає 10 бібліотек Python, які допомагають вирішувати ключові завдання: оркестрацію пайплайнів, обробку даних, забезпечення якості та оптимізацію зберігання.
