米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座
4.7 (570 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
2,388 students enrolled

米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座

AI開発のプロが徹底的に現場目線でわかりやすく教えます.Dockerを使って超本格的なデータサイエンスやWeb開発の環境が作れるようになります.
Bestseller
4.7 (570 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
2,388 students enrolled
Created by かめ れおん
Last updated 6/2020
Japanese
Price: $39.99
30-Day Money-Back Guarantee
This course includes
  • 14.5 hours on-demand video
  • 1 downloadable resource
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
Training 5 or more people?

Get your team access to 4,000+ top Udemy courses anytime, anywhere.

Try Udemy for Business
What you'll learn
  • DockerやDocker composeの基本的な使い方を体系的に学べます
  • Linuxの基礎コマンドなど,プログラミング学習に必要な知識を学べます
  • Dockerを使ったデータサイエンスの環境構築
  • Dockerを使ったWebアプリの開発環境構築
  • Dockerを使ったCICDパイプラインの構築
Requirements
  • mac推奨
  • プログラミング初心者でもOK!
Description

Dockerの基本的な使い方から現場で役立つ応用的な使い方まで,米国で活躍するAI開発者が講師となって徹底的に解説します.

プログラミングの知識がない人でも,問題なく受講できます.

本コースでは,Dockerだけではなく,以下のツールを使っていきます(どれもテック業界で今話題のものばかりですが,これらの知識はなくて全然OKです!)

-Docker compose

-Linux

-AWS

-Rails

-Postgres

-Jupyter Lab

-Anaconda

-Travis CI

-GitHub

-Sublime

-Heroku

-Tensorflow & Keras

-Ubuntu

-Nvidia GPU


本コースでDockerを習得して,今後のプログラミング学習や開発で環境構築でラクをしましょう!

Who this course is for:
  • これからプログラミングを勉強しようとしている人
  • データサイエンスやWeb開発に興味がある人
  • Dockerを勉強してみたけど挫折した人
  • すでに業務でDockerを使っているが,体系的にきちんと学びたい人
Course content
Expand all 102 lectures 14:37:50
+ Linuxの基礎
4 lectures 16:50
シェルについて知ろう
02:17
環境変数について知ろう
03:16
Linuxの基礎コマンド
06:12
+ 準備編
3 lectures 14:58
本コースを始める前に準備するもの
01:47
DockerHubの登録とDockerのインストール
06:26

本レクチャーにはリソースがあります.確認してください.

Sublimeのインストール
06:45
+ Dockerを使ってみる
12 lectures 01:26:20
本セクションの概要
07:25
DockerHubからhello-worldをpullする
07:00
hello-worldのコンテナを作ってみる
05:51
UbuntuのDocker imageをrunする
08:53
Ubutuのコンテナを更新する
06:26
コンテナをrestartして再度コンテナを起動する
07:09
コンテナをcommitして更新内容をDocker imageにする
07:17
DockerHubにリポジトリを作成する
06:21
Docker imageを別名で保存する
07:04
DockerHubにDocker imageをpushする
03:55
pushしたDocker imageをpullしてみる
07:25
本セクションまとめ
11:34
+ Dockerの動きをもう少し詳細に理解する
9 lectures 01:08:30
本セクションの概要
03:15
$docker runは何をしているのか
13:43
コマンドの上書き
06:54
-itって何してるの?
06:33
コンテナの削除
06:08
コンテナのファイルシステムの独立性
07:19
コンテナ名を指定してrunする
07:14
detachedモードとforegroundモード
07:04
本セクションまとめ
10:20
+ Dockerfileについて知ろう
6 lectures 32:47
Dockerfileとは?
03:31
Dockerfileを見てみよう!
05:02
Dockerfileを作ってみよう!
07:56
DockerfileをbuildしDocker imageを作る
07:03
ビルドしたDocker imageをrunする
05:32
Dockerfileまとめ
03:43
+ Dockerfileの書き方の基本
8 lectures 56:04
Dockerfileのinstructionの紹介
01:37
FROM
04:23
RUN
06:16
Layer数を最小限にするために
08:30
cacheを使おう
13:26
CMD
09:45
RUNとCMDの違い
05:09
本セクションまとめ
06:58
+ $docker buildの詳細と,その他のInstruction
10 lectures 01:13:08
$docker buildは何をしているのか
03:41
Docker daemonとは?
05:01
build contextとは?
05:33
COPY
07:38
COPY vs ADD
12:22
Dockerfileがbuild contextにない場合
07:10
CMD vs ENTRYPOINT
10:34
ENV
06:31
WORKDIR
08:40
本セクションまとめ
05:58
+ ホストとコンテナの関係を理解する
6 lectures 01:01:06
本セクションの概要
04:11
-vオプションを使ってファイルシステムを共有する
11:11
-uオプションを使って,ホストとコンテナのアクセス権限を共有する
16:40
-pオプションを使って,ホストとコンテナのポートを繋げる
10:06
コンテナで使えるコンピュータリソースの上限を設定する
11:57
本セクションまとめ
07:01
+ 応用編第一弾(part1):Dockerでプロレベルのデータサイエンスの解析環境を構築する
8 lectures 01:20:04
Jupyter Labとは?
07:45
なぜDockerを使うのか?
04:22
Dockerfileを書く
14:42
Anacondaのインストール
18:11
Dockerfileの続きを書く
12:04

ブラウザでうまくJupyterLabにアクセスできない人は本レクチャーに添付した外部リソースを確認してください.

ファイルシステムの共有
07:17
本セクションの振り返りと次セクションへの展望
09:44