🐳 Docker за 2 минуты для Data Scientists

Даже если вы используете Docker каждый день, мало кто понимает, что происходит «под капотом».

Вот главное, что нужно знать:

1️⃣ Docker Client
— Вы вводите команды (docker run, docker build)
— Клиент общается с Docker Daemon через API

2️⃣ Docker Host
— Здесь работает Daemon
— Он строит образы, запускает контейнеры и управляет ресурсами

3️⃣ Docker Registry
— Хранит Docker-образы
— Docker Hub — публичный, компании часто используют приватные registry

⚡️ Что происходит, когда вы запускаете docker run:
1. Docker проверяет локальный кэш, если образа нет — скачивает из registry
2. Создаёт контейнер из образа
3. Выделяет read-write файловую систему для контейнера
4. Настраивает сетевой интерфейс
5. Запускает контейнер

Зачем это важно для DS:
✔️ Контейнеризация упрощает воспроизводимость экспериментов
✔️ Легче отлаживать ML-пайплайны и Jupyter-окружения
✔️ Docker позволяет масштабировать проекты и запускать модели на разных машинах

😉 Теперь вы знаете, где «смотреть», если что-то ломается в контейнере.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🎥 Paper2Video — автоматическая генерация видео из научных статей

Paper2Video — это инструмент, который превращает научные статьи в видео автоматически.

Он анализирует текст, таблицы и изображения из PDF и создаёт короткий ролик, объясняющий содержание статьи.

🌍 Доступен на английском и китайском.

📱 Github

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🆕 Свежие новости для дата‑сайентистов

🚀 Модели и обучение
— Умный Early Stopping — новый подход к остановке обучения нейросетей: анализируем тренд, а не шум, чтобы избежать преждевременной остановки.
— Передовые алгоритмы глубокого обучения — обзор современных DL-алгоритмов и архитектур, актуальных для 2025 года.
— BERT — одноэтапная диффузия текста — новая интерпретация работы BERT через призму диффузионных моделей.

🛠 Практика и инструменты
— Как автоматизировать тестирование батч-моделей —пошаговый гайд по организации тестов ML-моделей в пакетном режиме.
— 10 локальных UI для LLM — краткий обзор популярных интерфейсов для работы с LLM локально на ПК.
— Coral NPU для Edge AI — Google представляет открытое решение для low-power AI на периферийных устройствах и wearables.
— ChatGPT Atlas: браузер с встроенным ChatGPT — новый браузер превращает ChatGPT в супер-ассистента, объединяя инструменты, контекст и поиск в одном месте.

🧠 Карьерные и исследовательские наблюдения
— Джун глазами синьора: 5 ошибок в резюме — какие ошибки снижают шансы попасть в ML-команду, и как их исправить.
— Типичные DS-специалисты и роль ИИ — как часто DS используют AI для генерации кода и какие навыки остаются ключевыми.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#свежак

🥳 Программирование на языке Python

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#развлекалово