Explora potentes flujos de trabajo de análisis de datos combinando Python y Docker. Aprende a crear sistemas robustos y repetibles para el procesamiento de datos a pequeña y gran escala utilizando técnicas de contenedorización.
- Introducción al Análisis de Datos con Python y Docker
Panorama de los flujos de trabajo en análisis de datos
Introducción a Python para el análisis de datos
Introducción a Docker y la contenedorización
- Configuración de su Entorno
Instalación de Python y bibliotecas esenciales (pandas, NumPy, etc.)
Instalación de Docker y comprensión de Docker Desktop
Configuración de un entorno de desarrollo
- Python para el Análisis de Datos
Manipulación de datos con pandas
Técnicas de visualización de datos (matplotlib, seaborn)
Aplicación del análisis estadístico con Python
Estudios de caso y ejercicios prácticos
- Introducción a Docker
Comprensión de la arquitectura de Docker
Conceptos clave de Docker: imágenes, contenedores, Dockerfile
Construcción de su primer contenedor Docker
- Docker para el Análisis de Datos
Uso de Docker para crear entornos aislados de procesamiento de datos
Creación de imágenes Docker para el análisis de datos basado en Python
Contenerizar una aplicación de análisis de datos en Python
- Técnicas Avanzadas de Contenerización
Trabajo con Docker Compose para aplicaciones de múltiples contenedores
Gestión de datos con volúmenes Docker
Redes y comunicación entre contenedores
- Integración de Python y Docker
Desarrollo y despliegue de flujos de trabajo de procesamiento de datos en Docker
Automatización de tareas de datos con Docker
Escalado del análisis de datos con el modo swarm y herramientas de orquestación
- Mejores Prácticas y Optimización
Optimización de imágenes Docker para el rendimiento
Consideraciones de seguridad en entornos contenerizados
Pruebas y depuración de aplicaciones Python en Docker
- Proyecto: Construcción de un Pipeline de Análisis de Datos Dockerizado
Definición de objetivos y requisitos del proyecto
Diseño de la arquitectura del pipeline
Implementación y prueba del sistema
Presentación y discusión de los resultados del proyecto
- Conclusión y Aprendizaje Adicional
Resumen de aprendizajes y habilidades clave
Recursos para estudios adicionales en Python y Docker
Discusión sobre tendencias emergentes en análisis de datos y contenerización
