Что такое Docker?

Docker — это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам упаковывать приложения и их зависимости в самодостаточные единицы, называемые контейнерами. Docker обеспечивает согласованную и воспроизводимую среду, гарантируя последовательную работу приложения в различных системах, независимо от базовой инфраструктуры.

Docker используется в самых разных сценариях и отраслях благодаря своей универсальности и преимуществам. Некоторые распространенные случаи использования включают:

— Развертывание приложений: Docker упрощает процесс развертывания, предоставляя согласованную и воспроизводимую среду.
— Архитектура микросервисов: Docker часто используется в микросервисных архитектурах, где приложения разбиваются на более мелкие, независимые сервисы.
— Непрерывная интеграция и непрерывное развертывание (CI/CD): Docker широко используется в конвейерах CI/CD для обеспечения последовательных и воспроизводимых сборок и развертываний.
— Среды разработки и тестирования: Docker упрощает создание сред разработки и тестирования за счет инкапсуляции необходимых зависимостей в контейнеры.
— Масштабируемость и балансировка нагрузки: Docker облегчает горизонтальное масштабирование приложений за счет параллельного запуска нескольких контейнеров.
— Гибридные и мультиоблачные развертывания: Контейнеры Docker обеспечивают гибкость при развертывании приложений в различных средах, включая локальную инфраструктуру, публичные облака или гибридные облачные системы.

Пять наиболее часто используемых стратегий кэширования: на заметку разработчику.

#проектирование_систем

Напоминаем, что вы можете начать обучение по математике с бесплатной части!

Для этого вам нужно только ответить на 3 вопроса, доступы вам сразу придут в бот.

Начать советуем сегодня, так как скидка 33% действует только до 31 июля. Подробная программа курса здесь.

А вы в каком лагере?

Как рассчитать точность прогноза, используя матрицу ошибок?

В матрице ошибок есть значения для общего количества данных, истинных значений и прогнозируемых значений.
#вопросы_с_собеседований

Интервью с выпускником курса "Алгоритмы и структуры данных"

Мы можем долго рассказывать о курсах‎, но лучше узнать мнение одного из наших выпускников. Поэтому ниже часть диалога из нашего недавнего интервью с Владиславом, который работает в сфере GameDev.

Почему вы решили пойти учиться?

– Основная цель – это успешно пройти собеседование в европейскую компанию. В FinTech всегда, в 100% случаев спрашивают на знание алгоритмов.

Помог ли вам наш курс в достижении этих целей?

– Да, получилось устроиться в классную компанию, но не в Microsoft пока, так что есть куда стремиться

Что вам больше всего понравилось на курсе?

– В базовом курсе мне понравилось наполнение, у Степана большой опыт в разработке, поэтому рассказывал все с рабочими примерами, узнал для себя много нового . Было полезно, расширяет кругозор. Ну и программа в целом, хорошее наполнение, считаю, что еще больше за такой срок в программу нельзя было уместить.

Как вы оценивали свой уровень знаний до начала обучения и как оцениваете сейчас от 1 до 10?

До начала обучения по теории – 5, после обучения – 8. Начинал не с нуля, так как уже 6 лет работал разработчиком.

Дайте общую оценку нашему курсу: с какой вероятностью вы бы его порекомендовали друзьям? (от 1 до 10)

Порекомендовал бы 10 из 10, уже рекомендовал знакомым, потому что без алгоритмов сейчас никуда.

Как планируете использовать полученные знания после курса?

На собеседованиях в основном, так как это обязательная часть. На работе не так часто требуется, скорее для развития мозга полезно.

Напоминаем, что до конца распродажи осталось 4 дня, подробнее о курсе "Алгоритмы и структуры данных" – https://proglib.io/w/48e76e1a

Начать с бесплатной части можно уже сегодня!

🤖 4 сферы применения ChatGPT, Bing, Bard и Claude 2

В этой статье мы разберём различные способы применения популярных ИИ с учётом инструментов, доступных на лето 2023 года.

🔗 Основной сайт
🔗 Зеркало

👨‍💻 5 причин начать учить математику уже сегодня

если вы конечно собираетесь переходить в сферу Data Science 🤓


1. Статистический анализ

Теория вероятностей, проверка гипотез, регрессионный анализ и другие статистические методы помогают понять закономерности, делать прогнозы и принимать решения на основе данных.

2. Алгоритмы машинного обучения

Линейная регрессия, деревья решений, векторные машины поддержки, нейронные сети и алгоритмы кластеризации, среди прочего, в значительной степени полагаются на математические концепции для обучения моделей и прогнозирования.

3. Визуализация данных

Визуализация данных – важнейший аспект науки о данных. Понимание принципов геометрии, тригонометрии, а статистика помогает создавать эффективные визуализации, которые четко и точно передают идеи.

4. Предварительная обработка данных и проектирование признаков

Преобразование данных и разработка соответствующих функций часто включают математические операции и методы.

5. Уменьшение размерности

Методы уменьшения размерности, такие как анализ главных компонентов (PCA), разложение по сингулярным значениям (SVD) и t-распределенное стохастическое встраивание соседей (t-SNE). использовать линейную алгебру и другие математические концепции, чтобы уменьшить сложность данных, сохраняя при этом их основные характеристики.

Если вы уже давно откладывайте начало обучение, сейчас самое время. Полный курс по высшей математике за 19 990 рублей до 31 июля!

👉 Подробности – https://proglib.io/w/5a2143ca

Осталось 2 дня, когда можно приобрести любой курс со скидкой 33%

🔥 Математика для Data Science – 19 990 рублей (вместо 29 990 рублей)

Обязательный курс для всех, кто собирается переходить в Data Science.

🔥 Алгоритмы и структуры данных – 24 190 рублей (вместо 35 990 рублей)

Курс, который поможем вам трудоустроиться в классную компанию, потому что вы с легкостью будете проходить алгоритмические собеседования.

🔥 Архитектуры и шаблоны проектирования – 9 990 рублей (вместо 14 990 рублей)

Курс для уже опытных разработчиков, который поможет вам выйти на новый уровень в разработке ПО.

Оставляйте заявку и менеджер свяжется с вами!

Все правильно, ведь это время можно потратить на новое обучение!

Всем хорошей недели, не перегружайте себя 🫶

Осталось 6 часов до окончания летней распродажи 🙌🏻

Самый хардкорный вышмат для Data Science за 19 990 рублей здесь – https://proglib.io/w/ff7f6865

Делимся с вами подборкой из 5 лучших статей для тех, кто начинает свой путь в Data Science 

Решаем задачи машинного обучения с помощью алгоритма градиентного бустинга

Градиентный бустинг (Gradient Boosting) – один из самых эффективных инструментов для решения задач машинного обучения, в особенности на соревнованиях Kaggle. Чтобы научиться правильно его применять, разберем подробнее лежащие в основе алгоритма процессы.


Наивный байесовский алгоритм классификации: преимущества и недостатки

Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes classifier) – это очень популярный в машинном обучении алгоритм, который в основном используется для получения базовой точности набора данных. Изучим его преимущества и недостатки, а также реализацию на языке Python.

Метод k-ближайших соседей (k-nearest neighbour)

Метод k-ближайших соседей (k Nearest Neighbors, или kNN) – популярный алгоритм классификации, который используется в разных типах задач машинного обучения. Наравне с деревом решений это один из самых понятных подходов к классификации.

Вариационные автоэнкодеры (VAE) для чайников – пошаговое руководство

Практическое руководство в стиле "сделай сам" с работающим кодом создания и обучения VAE для лиц знаменитостей на Keras.

Генеративная состязательная сеть (GAN) для чайников – пошаговое руководство

Лучшее руководство для новичков по пониманию, созданию и обучению GAN с надежным кодом на Python.

🐼 ТОП-5 функций Pandas 2.0: Data Science специалисты отправятся «в утиль»?

Все новые функции в Pandas 2.0 для анализа данных. Опробуем на популярных пакетах: ydata-profiling, matplotlib, seaborn и scikit-learn.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

В августе так проходит по-моему каждый рабочий день, а как у вас, коллеги? 🫠