<ул> <ли> Издательство: Гелион <ли> Год выпуска: 2020 <ли> Переплет: буклет <ли> Количество страниц: 464

<р> Последнее десятилетие изменило лицо ИТ. Большие данные стали иметь решающее значение, а облачные технологии и автоматизация получили широкое распространение там, где речь идет об эффективности. Инженеры должны использовать преимущества систем Linux в повседневной практике, чтобы обеспечить соответствующий уровень автоматизации своих задач. Python отлично подходит для этих целей. Этот язык получает все большее признание благодаря своей универсальности, а также эффективности, переносимости и безопасности кода. Поэтому для администрирования систем Linux стоит использовать Python вместе с инструментами DevOps, такими как Docker, Kubernetes и Terraform.

<р> Благодаря этой книге вы научитесь с этим бороться. Он включает в себя краткое введение в Python и автоматизацию обработки текста и обслуживания файловой системы, а также написание собственных инструментов командной строки. Также были представлены полезные инструменты Linux, системы управления пакетами и системы для сборки, мониторинга и автоматического тестирования кода. Эти вопросы будут представлять особый интерес для специалистов DevOps. Кроме того, он содержит базовую информацию об облачных вычислениях, сервисах IaC и системах Kubernetes. Обсуждаются принципы машинного обучения и обработки данных с точки зрения DevOps. Он также представляет собой полное руководство по процессам создания, внедрения и эксплуатации модели машинного обучения с использованием Flask, sklearn, Docker и Kubernetes.

<р> В этой книге:

<р> введение в питон

<р> автоматическая обработка текста и автоматизация файловых операций

<р> автоматизация с использованием проверенных инструментов Linux

<р> облако, инфраструктура как код, Kubernetes и бессерверные технологии

<р> машинное обучение и инженерия данных с точки зрения DevOps

<р> создание и внедрение проекта машинного обучения

<р> Python: здесь важна настоящая современность программного обеспечения!