Analyse des données avec Python et Docker

Aperçu

Explorez des workflows puissants d'analyse de données en combinant Python et Docker. Apprenez à créer des systèmes robustes et reproductibles pour le traitement de données à petite et grande échelle en utilisant des techniques de conteneurisation.

Programme

• Introduction à l'analyse de données avec Python & Docker
Aperçu des flux de travail en analyse de données
Introduction à Python pour l'analyse de données
Introduction à Docker et à la conteneurisation
• Configuration de votre environnement
Installation de Python et des bibliothèques essentielles (pandas, NumPy, etc.)
Installation de Docker et compréhension de Docker Desktop
Mise en place d'un environnement de développement
• Python pour l'analyse de données
Manipulation de données avec pandas
Techniques de visualisation de données (matplotlib, seaborn)
Application de l'analyse statistique avec Python
Études de cas et exercices pratiques
• Introduction à Docker
Compréhension de l'architecture Docker
Concepts clés de Docker : images, conteneurs, Dockerfile
Construction de votre premier conteneur Docker
• Docker pour l'analyse de données
Utilisation de Docker pour créer des environnements de traitement de données isolés
Construction d'images Docker pour l'analyse de données basée sur Python
Conteneurisation d'une application d'analyse de données Python
• Techniques avancées de conteneurisation
Utilisation de Docker Compose pour des applications multi-conteneurs
Gestion des données avec les volumes Docker
Mise en réseau et communication entre conteneurs
• Intégration de Python et Docker
Développement et déploiement de flux de traitement de données dans Docker
Automatisation des tâches de données avec Docker
Mise à l'échelle de l'analyse de données en mode swarm et outils d'orchestration
• Meilleures pratiques et optimisation
Optimisation des images Docker pour la performance
Considérations de sécurité dans les environnements conteneurisés
Test et débogage des applications Python dans Docker
• Projet : Construction d'un pipeline d'analyse de données Dockerisé
Définition des objectifs et des exigences du projet
Conception de l'architecture du pipeline
Mise en œuvre et test du système
Présentation et discussion des résultats du projet
• Conclusion et apprentissage supplémentaire
Récapitulatif des apprentissages et compétences clés
Ressources pour une étude approfondie de Python et Docker
Discussion sur les tendances émergentes en analyse de données et conteneurisation

Sujets

Conférences