Die Cloud-Plattform für Software-Container Docker wird immer häufiger in den Bereichen Data Engineering, Machine Learning und Softwareentwicklung im Allgemeinen eingesetzt. Erfahre, warum und wie du eine Docker-Schulung absolvieren kannst.
Um Waren von einem Ende der Welt zum anderen zu transportieren, hatten die Transportunternehmen früher keine andere Wahl, als sie einzeln auf die Schiffe zu laden. Das Be- und Entladen war daher sehr schwierig und zeitaufwendig.
Um Zeit zu sparen, kamen die Reedereien auf die Idee, Container in verschiedenen Größen zu entwickeln, die mithilfe von Kränen leicht be- und entladen werden konnten. Diese Erfindung hat den Gütertransport stark vereinfacht und wird heute routinemäßig eingesetzt.
Die Open-Source-Plattform Docker greift die gleiche Idee für die Softwareentwicklung auf. Sie ermöglicht es, Container zu erstellen, in denen nicht Waren, sondern die verschiedenen Elemente einer Software transportiert werden können.
Ein Container ist eine standardisierte Einheit von Software, die es dem Entwickler ermöglicht, eine Anwendung von ihrer Umgebung zu isolieren.
Ein Container ist eine Form einer virtuellen Maschine, die den Code einer Anwendung und alle ihre Abhängigkeiten zusammenfasst und es ermöglicht, die Anwendung schnell von einer Computerumgebung in eine andere auszuführen. Eine containerisierte Software wird auf die gleiche Weise ausgeführt, unabhängig von der Infrastruktur: Linux, Windows, die Cloud, ein Rechenzentrum…
Dies vereinfacht und beschleunigt den Arbeitsablauf angesichts der zunehmenden Komplexität der Anwendungsentwicklung, die mit der Vielzahl von Sprachen, Frameworks, Architekturen und Schnittstellen in jeder Phase verbunden ist.
Darüber hinaus bieten Software-Container Entwicklern die Möglichkeit, innovativ zu sein, indem sie ihre Tools, Anwendungsstacks und Einsatzumgebungen für jedes Projekt selbst auswählen können.
Warum sollte man lernen, Docker zu benutzen?
Seit seiner Einführung im Jahr 2013 hat sich Docker als neuer Standard für die Erstellung und den Austausch von containerisierten Anwendungen etabliert. Diese Lösung wird häufig von Web-, Java- und DevOps-Entwicklern verwendet. Sie ist auch das Herzstück von Data Engineering und Machine Learning.
Daher ist die Beherrschung von Docker in Unternehmen sehr gefragt. Docker ist auch ein wertvoller Vorteil für unabhängige Entwickler und Ingenieure, da es die Entwicklung, Bereitstellung und Verteilung von Anwendungen vereinfacht.
Im Bereich der Data Science ermöglicht Docker das Automatisieren, Teilen und Reproduzieren von Experimenten. Es wird auch verwendet, um Data-Science-Anwendungen zu packen und einzusetzen oder einfach zu bedienende „Sandboxen“ zu erstellen. Schließlich ermöglicht das Tool groß angelegte Datenanalysen und Machine Learning in Cloud-Umgebungen.
Ein Team von Data Scientists und Data Engineers kann Docker nutzen, um effektiver zusammenzuarbeiten, ohne sich um die Unterschiede zwischen den verschiedenen Umgebungen kümmern zu müssen. Selbst für einen Data Scientist, Machine Learning Engineer oder Data Engineer, der alleine arbeitet, macht Docker die Entwicklung und den Einsatz von Modellen einfach.
Wie macht man eine Docker-Schulung?
Um zu lernen, wie man Docker und sein Ökosystem (Docker Engine, Swarm, Hub…) benutzt, kannst du dich an den Data Engineer-Kurs von DataScientest wenden. In diesem Kurs lernst du, alle Werkzeuge und Techniken des Data Engineering zu beherrschen, einschließlich Docker im Modul über Automatisierung und Einsatz.
Wenn du bereits Data Scientist bist und lernen möchtest, wie du Machine-Learning-Modelle in die Praxis umsetzt, kannst du dich für unseren Machine-Learning-Engineer-Kurs entscheiden.
Dieses Programm wird dir helfen, deine Fähigkeiten zu erweitern. In einem der Module, das sich auf die Zusammenarbeit konzentriert, lernst du den Umgang mit Docker, Flask und Kubernetes.
Du weißt alles über Docker-Schulungen. Lerne andere Tools für Data Engineering wie Apache Airflow und die Data Warehouse Cloud von Snowflake kennen.
