Título: Docker for Data Science: Building Scalable and Extensible Data Infrastructure Around the Jupyter Notebook Server
Autor: Joshua Cook
Sinopse: Learn Docker "infrastructure as code" technology to define a system for performing standard but non-trivial data tasks on medium- to large-scale data sets, using Jupyter as the master controller. It is not uncommon for a real-world data set to fail to be easily managed. The set may not fit well into access memory or may require prohibitively long processing. These are significant challenges to skilled software engineers and they can render the standard Jupyter system unusable. As a solution to this problem, Docker for Data Science proposes using Docker. You will learn how to use existing pre-compiled public images created by the major open-source technologies—Python, Jupyter, Postgres—as well as using the Dockerfile to extend these images to suit your specific purposes. The Docker-Compose technology is examined and you will learn how it can be used to build a linked system with Python churning data behind the scenesand Jupyter managing these background tasks. Best practices in using existing images are explored as well as developing your own images to deploy state-of-the-art machine learning and optimization algorithms. What You'll Learn Master interactive development using the Jupyter platform Run and build Docker containers from scratch and from publicly available open-source images Write infrastructure as code using the docker-compose tool and its docker-compose.yml file type Deploy a multi-service data science application across a cloud-based system Who This Book Is For Data scientists, machine learning engineers, artificial intelligence researchers, Kagglers, and software developers
Contexto da obra
Quando a classificação é mais ampla, o contexto do livro costuma depender ainda mais de autoria, tema e edição. “Docker for Data Science: Building Scalable and Extensible Data Infrastructure Around the Jupyter Notebook Server”, de Joshua Cook, publicado pela editora Apress, em 2017 e com 284 páginas, integra a categoria Livros Variados. Por isso, autoria, edição e tema acabam tendo ainda mais peso na forma de apresentar o livro.
Editora: Apress
Páginas: 284
Ano: 2017
Edição: 1st ed.
Linguagem: pt_BR
ISBN: 9781484230114
ISBN13: 9781484230114
Sobre a editora
Os livros da editora Apress costumam oferecer uma experiência de leitura focada em tecnologia e programação, com um tom prático e direto, que privilegia o aprendizado aplicado. O catálogo apresenta obras que vão desde linguagens de programação populares, como Python, C#, Objective-C e Java, até temas mais específicos como desenvolvimento para iOS, frameworks web, inteligência artificial e administração de servidores Linux. Muitas obras adotam um formato didático, com exemplos de código, receitas de solução de problemas e guias passo a passo, que facilitam o entendimento mesmo para leitores que buscam rapidez e objetividade. O ritmo tende a ser funcional, focado em levar o leitor a resultados concretos, com linguagem clara e sem rodeios.
