在可重现结果至关重要的领域，Docker正迅速成为数据科学团队（尤其是机器学习（ML）工作团队）正在开展的工作效率的顶级工具之一

创建和开发ML模型通常很麻烦

经验丰富的数据科学家知道，同一软件的不同版本可以产生不同的结果

使用Docker，您可以包含每个所需依赖项和库的正确版本，因此无需任何人进行任何配置

构建Dockerfile之后，您将拥有所需的一切

在本课程中，Jonathan Fernandes帮助数据科学家启动并运行Docker，演示如何构建可轻松共享的Dockerized ML应用程序

在此过程中，他分享了该工具的常见用例

完成本课程后，您将准备好在其他ML项目中利用容器的强大功能

主题包括：

为什么Docker越来越受到重视

运行一个容器

引擎盖下的码头工人

使用Dockerfiles

将图像上传到Docker Hub

Docker的常见用例

- [讲师]本课程适合任何想要了解Docker的人，但它有机器学习和数据科学倾向于它。

您无需了解Docker的任何信息。

我们将从头开始。

现在你将不得不原谅Docker文件双关语。

如果你认为在双关语的过程中为时尚早，你可能是对的。

所以让我们进入吧。

在本课程结束时，您应该能够使用Docker与其他人共享您开发的任何应用程序。