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Formation Docker : apprendre à utiliser la plateforme de conteneurs

Hossam M

Hossam M

3 min

La plateforme Cloud de conteneurs logiciels Docker est de plus en plus utilisée dans les domaines du Data Engineering (ingénierie des données), du Machine Learning et du développement logiciel en général. Découvrez pourquoi et comment suivre une formation Docker.

Jadis, pour transporter des marchandises d’un bout à l’autre de la planète, les compagnies de transports n’avaient d’autre choix que de les charger individuellement sur les navires. Le chargement et le déchargement étaient donc très difficiles et fastidieux.

Pour gagner du temps, les transporteurs maritimes ont eu l’idée de créer des conteneurs de différentes tailles pouvant être facilement chargés et déchargés à l’aide de grues. Cette invention a fortement simplifié le transport de marchandises, et on l’utilise aujourd’hui systématiquement.

La plateforme open source Docker reprend la même idée pour le développement de logiciel. Elle permet de créer des conteneurs pour transporter non pas des marchandises, mais les différents éléments d’un logiciel. Un conteneur est une unité standardisée de logiciel, permettant au développeur d’isoler une application de son environnement.

Le conteneur est une forme de machine virtuelle qui regroupe le code d’une application et toutes ses dépendances, permettant d’exécuter rapidement l’application d’un environnement informatique à l’autre. Un logiciel conteneurisé s’exécutera de la même manière, quelle que soit l’infrastructure : Linux, Windows, le Cloud, un Data Center…

Ceci permet de simplifier et d’accélérer le flux de travail, face à la complexité croissante du développement d’applications lié à la multitude de langages, de frameworks, d’architectures et d’interfaces à chaque étape. De plus, les conteneurs logiciels offrent aux développeurs la possibilité d’innover en choisissant leurs outils, stacks d’applications et environnements de déploiement pour chaque projet.

Pourquoi apprendre à utiliser Docker ?

Depuis son lancement en 2013, Docker s’est imposé comme un nouveau standard pour la création et le partage d’applications conteneurisées. Cette solution est couramment utilisée par les développeurs Web, Java et DevOps. Elle est également au coeur de l’ingénierie des données (Data Engineering) et du Machine Learning.

Par conséquent, la maîtrise de Docker et très recherchée en entreprise. Elle constitue aussi un précieux atout pour les développeurs et ingénieurs indépendants, en simplifiant le développement, le déploiement et la distribution d’applications.

Dans le domaine de la Data Science, Docker permet d’automatiser, de partager et de reproduire des expériences. Il est aussi utilisé pour empaqueter et déployer des applications de Data Science, ou créer des ” bacs à sable ” faciles à utiliser. Enfin, cet outil permet des analyses de données à grande échelle et le Machine Learning sur des environnements Cloud.

Une équipe de Data Scientists et de Data Engineers peut utiliser Docker pour collaborer plus efficacement, sans avoir à se soucier des différences entre les différents environnements. Même pour un Data Scientist, un Machine Learning Engineer ou un Data Engineer opérant seul, Docker facile le développement et le déploiement de modèles.

Comment faire une formation Docker ?

Pour apprendre à utiliser Docker et son écosystème (Docker Engine, Swarm, Hub…), vous pouvez vous tourner vers la formation Data Engineer de DataScientest. Ce parcours vous apprendra à maîtriser tous les outils et les techniques de l’ingénierie des données, et notamment Docker au sein du module sur l’automatisation et le déploiement.

De même, si vous êtes déjà Data Scientist et désirez apprendre à mettre en production les modèles de Machine Learning, vous pouvez opter pour notre formation Machine Learning Engineer. Ce programme vous permettra de gagner en compétences. L’un des modules, axé sur la collaboration, vous propose d’apprendre à manier Docker, Flask et Kubernetes.

Vous savez tout sur les formations Docker. Découvrez les autres outils du Data Engineering comme Apache Airflow et la Data Warehouse Cloud de Snowflake.