Wzorce projektowe
53,15
PLN
Cena rynkowa: 79.00 PLN
Python dla DevOps
Ostatnia dekada zmieniła oblicze IT. Kluczowego znaczenia nabrały big data, a chmura i automatyzacja rozpowszechniły się wszędzie tam, gdzie mowa o efektywności. Inżynierowie muszą wykorzystywać zalety systemów linuksowych w codziennej praktyce, aby zapewnić należyty poziom automatyzacji swoich zadań. Do tych celów świetnie nadaje się Python. Język ten zdobywa coraz większe uznanie z uwagi na jego wszechstronność, jak również wydajność, przenaszalność i bezpieczeństwo kodu. Warto więc wykorzystywać Pythona do administrowania systemami Linux wraz z takimi narzędziami DevOps jak Docker, Kubernetes i Terraform.
Dzięki tej książce dowiesz się, jak sobie z tym poradzić. Znalazło się w niej krótkie wprowadzenie do Pythona oraz do automatyzacji przetwarzania tekstu i obsługi systemu plików, a także do pisania własnych narzędzi wiersza poleceń. Zaprezentowano również przydatne narzędzia linuksowe, systemy zarządzania pakietami oraz systemy budowania, monitorowania i automatycznego testowania kodu. Zagadnienia te szczególnie zainteresują specjalistów DevOps. Ponadto zawarto tu podstawowe informacje o chmurze obliczeniowej, usługach IaC i systemach Kubernetes. Omówiono zasady uczenia maszynowego i inżynierii danych z perspektywy DevOps. Przedstawiono także kompletny przewodnik po procesach budowania, wdrażania oraz operacyjnego wykorzystywania modelu uczenia maszynowego z użyciem systemów Flask, sklearn, Docker i Kubernetes.
W tej książce:
wprowadzenie do Pythona
automatyczne przetwarzanie tekstu oraz automatyzacja operacji na plikach
automatyzacja za pomocą sprawdzonych narzędzi linuksowych
chmura, infrastruktura jako kod, Kubernetes i tryb bezserwerowy
uczenie maszynowe i inżynieria danych z perspektywy DevOps
tworzenie i operacjonalizacja projektu uczenia maszynowego
Python: tutaj ważna jest prawdziwa nowoczesność oprogramowania!
Dzięki tej książce dowiesz się, jak sobie z tym poradzić. Znalazło się w niej krótkie wprowadzenie do Pythona oraz do automatyzacji przetwarzania tekstu i obsługi systemu plików, a także do pisania własnych narzędzi wiersza poleceń. Zaprezentowano również przydatne narzędzia linuksowe, systemy zarządzania pakietami oraz systemy budowania, monitorowania i automatycznego testowania kodu. Zagadnienia te szczególnie zainteresują specjalistów DevOps. Ponadto zawarto tu podstawowe informacje o chmurze obliczeniowej, usługach IaC i systemach Kubernetes. Omówiono zasady uczenia maszynowego i inżynierii danych z perspektywy DevOps. Przedstawiono także kompletny przewodnik po procesach budowania, wdrażania oraz operacyjnego wykorzystywania modelu uczenia maszynowego z użyciem systemów Flask, sklearn, Docker i Kubernetes.
W tej książce:
wprowadzenie do Pythona
automatyczne przetwarzanie tekstu oraz automatyzacja operacji na plikach
automatyzacja za pomocą sprawdzonych narzędzi linuksowych
chmura, infrastruktura jako kod, Kubernetes i tryb bezserwerowy
uczenie maszynowe i inżynieria danych z perspektywy DevOps
tworzenie i operacjonalizacja projektu uczenia maszynowego
Python: tutaj ważna jest prawdziwa nowoczesność oprogramowania!
Szczegóły
-
Autor:
Noah Gift, Kennedy Behrman, Alfredo Deza, Grig Gheorghiu
-
Format:
17.0x24.0cm
-
ISBN:
9788328368309
-
Objętość:
464
-
Oprawa:
Miękka
-
Rok wydania:
2021
-
Tematyka:
Informatyka
Polecamy również
Pragmatyczny programista
51,80
PLN
Cena rynkowa: 77.00 PLN
Uczenie maszynowe w Pythonie dla każdego
66,61
PLN
Cena rynkowa: 99.00 PLN
Python Zadania z programowania
26,84
PLN
Cena rynkowa: 39.90 PLN
C# 9.0 w pigułce
120,42
PLN
Cena rynkowa: 179.00 PLN
