В последнее время технологии сильно изменились. Данные стали хитом, облака — вездесущими, а всем организациям понадобилась автоматизация. В ходе таких преобразований Python стал одним из самых популярных языков программирования. Это практическое руководство научит вас использовать Python для повседневных задач администрирования Linux с помощью наиболее удобных утилит DevOps, включая Docker, Kubernetes и Terraform.
Содержимое книги разбито на несколько основных тем. Первая их группа — «Основы языка Python», охватывающая краткое вступление в этот язык, а также автоматизацию обработки текста, написание утилит командной строки и автоматизацию работы с файлами. Далее идет условный раздел «Эксплуатация», включающий описание полезных утилит Linux, управление пакетами, системы сборки, мониторинг и автоматизированное тестирование. Все эти вопросы жизненно важны для овладения искусством применения DevOps на практике.
Следующий раздел — «Основы облачных вычислений», он включает главы, посвященные облачным вычислениям, инфраструктуре как коду, Kubernetes и бессерверной обработке данных. Сейчас в индустрии программного обеспечения наметился определенный кризис, связанный с нехваткой перспективных кадров, умеющих работать в облаке. Когда вы овладеете информацией из этого раздела, то немедленно ощутите результат на своей зарплате и в карьере. Далее идет раздел «Данные», в котором мы рассмотрим задачи как машинного обучения, так и инженерии данных с точки зрения DevOps. Здесь вы также найдете полноценное, от а до я, описание проекта машинного обучения: создание, развертывание и ввод в эксплуатацию модели машинного обучения с помощью Flask, Sklearn, Docker и Kubernetes.
Последний раздел — глава 16 — посвящен ситуационному анализу, интервью и историям из практики DevOps. Эта глава — прекрасное чтение на сон грядущий.
Автоматизация предприятия с помощью Python — В данной книге приводятся реальные примеры того, как читатели могут внедрять автоматизацию бизнес-процессов на своих предприятиях, а также решать обычные офисные задачи с помощью языка Python и его библиотек реализации элементов ИИ.
Основы Python для Data Science — Python — язык программирования №1 для машинного обучения и Data Science. Но как же сложно решить, с чего начать изучение Python, ведь у него огромный инструментарий! Кеннеди Берман фокусируется на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области Data Science и машинного обучен ...
Машинное обучение наконец-то достигло стадии зрелости. При помощи программного обеспечения H2O вы можете решать задачи машинного обучения и анализа данных с использованием простого в использовании и открытого (open source) фреймворка, который поддерживает большое количество операционный систем и языков программирования, а также масштабируется для о ...
Введение в технологии контейнеров и Kubernetes — В книге рассмотрены механизмы, обеспечивающие работу контейнеров в GNU/Linux, основы работы с контейнерами при помощи Docker и Podman, а также система оркестрирования контейнеров Kubernetes. Помимо этого, книга знакомит c особенностями одного из самых популярных дистрибутивов Kubernetes – Open ...
Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц. Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта. Материал будет немедленно удален. Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях. Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.
Название: 
Распечатать
