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5개월 할부 시
초급자를 위해 준비한
[데브옵스 · 인프라, 딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.
도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.
✍️
이런 걸
배워요!
이런 걸
배워요!
도커를 사용한 케글과 동일한 데이터 분석환경 구축
로컬에서 강력한 컴퓨팅 파워를 가진 클라우드에 연결하는 다양한 방법
클라우드 사용 시 비용을 최소화하는 방법
도커를 이해하기 위한 리눅스
IDE의 컨테이너 기능 사용(VSCode, RStudio, Jupyter Notebook)
이런 분들께 추천드려요!
🎓
학습 대상은
누구일까요?
학습 대상은
누구일까요?
도커를 실용적으로 배우고자 하는 데이터 엔지니어, 사이언티스트, 애널리스트
도커를 실전을 통해 배우고자 하는 개발자 및 엔지니어
클라우드에 대한 실제적인 포트폴리오가 필요한 분
안녕하세요
다니엘 입니다.
다니엘 입니다.
서울대학교 기계항공 공학부 졸업
영국 크랜필드 대학교 기계항공 석사 졸업
독일 함부르크 공대 기계공학 박사 수료
독일 Nordex Wind Senior Data Scientist
영국 Wood Energy Data Analysis Senior Consultant
Databricks Data Engineering Project
Kaggle Stock Trading Competition top 3%
현 AI 스타트업 (MUSTai) 개발팀장
커리큘럼
총 63 개
˙ 9시간 39분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. Module 00 - 프로젝트의 소개
3 강
∙ 18분
섹션 1. Module01 - 도커의 등장 배경
1 강
∙ 8분
섹션 2. Module 02 - 도커의 세가지 주요 목표와 WORKFLOW
1 강
∙ 4분
도커 아키텍처의 이해
04:46
섹션 3. Module 03 - 도커 설치 가이드
3 강
∙ 9분
Windows 시스템 (Windows 10/11)에 도커 설치하기
03:45
MAC에 도커 설치하기
05:19
Ubuntu에 도커 설치하기
섹션 4. Modlue 04 - 도커 명령어를 익히기 위한 2가지 기본원리
1 강
∙ 21분
섹션 5. Module 05 - 도커 가상화에 대한 이해
3 강
∙ 20분
섹션 6. Module 06 - Azure에서 Ubuntu 가상 머신 구축하기
15 강
∙ 1시간 31분
Azure 무료 계정 만들기: 새 사용자를 위한 무료 혜택
05:45
Azure 계정 업그레이드
03:33
결제방법과 예산 설정
05:56
클라우드 GPU 기반 가상머신 Hardware 환경 설정
27:25
클라우드 GPU 기반 가상머신 Software 환경 설정
03:23
가상머신 Auto shutdown 설정
02:42
ssh (Secure Shell)을 이용한 터미널 방식의 연결
미리보기
04:01
RDP (Remote Desktop Protocol)을 이용한 GUI 방식의 연결 - 가상머신 Setting
06:56
RDP를 이용한 GUI 방식의 연결 - 윈도우즈 로컬환경
01:31
RDP를 이용한 GUI 방식의 연결 - 리눅스 로컬환경
05:57
RDP를 이용한 GUI 방식의 연결 - MAC 로컬환경
05:14
가상머신에 웹브라우저 (Chrome) 설치하기
01:12
가상머신에 VSCode 설치하기
01:44
VSCode에 추가 Extention 설치하기
02:10
Remote Tunnel 방식을 이용한 VSCode 환경 연결
14:18
섹션 7. Module 07 - 파이썬을 위한 도커
3 강
∙ 38분
섹션 8. Module 08 - R을 위한 도커
14 강
∙ 2시간 2분
모듈08소개
00:49
R을 위한 Kaggle gpu image 설치하기
04:49
1줄 코드로 RStudio Docker Container 실행하기
10:53
FAQ에 대한 선제적인 답변
09:59
포트 (Ports) 연결에 대한 이해
13:57
CMD와 ENTRYPOINT에 대한 이해
미리보기
09:17
R을 위한 Torch
05:58
R을 위한 Keras: Python Backend에 대한 이해
08:34
R을 위한 Keras: Installation in Container
10:15
Kaggle Image 개선 목표의 설정: Making A Better Image
04:08
실습의 소개: Making A Better Image
06:47
실습목표 1의 구현: 도커 이미지에 최신 버전 RStudio Server 설치
05:01
실습목표 2의 구현:도커 이미지에 Python, Keras, Tensorflow 설치
24:16
나만의 도커 이미지 Push/Pull
08:16
섹션 9. Moduel 09 - 개발 환경 내의 도커 VS 도커 내의 개발 환경
1 강
∙ 1분
섹션 10. Module10 - 원격 연결 마스터하기
1 강
∙ 12분
가상 머신 컨테이너 연결 - VSCode vs. Jupyter vs. RStudio
12:47
섹션 11. Module 11 - 파일 공유 시스템 설정
9 강
∙ 2시간 8분
모듈11소개
03:16
ADLS2 (Azure Data Lake Storage Generation 2) 생성
03:59
리눅스 머신에 ADLS2 연결하기
미리보기
28:00
ADLS2가 가지는 장점
19:21
윈도우즈 머신에 ADLS2 연결하기
10:22
Azure Storage Explorer를 이용한 ADLS2 Access: Key & SAS 방식
25:48
Azure Storage Explorer를 이용한 ADLS2 Access: Role Based Access 방식
13:12
ADLS2 Mount 방식과 Azure Storage Explorer 방식이 가지는 제한사항
13:32
파일 공유 시스템의 실용적인 설정
10:34
섹션 12. Module12 - 공동 작업을 위한 Setting
5 강
∙ 1시간 7분
모듈12 소개
02:46
관리자 역할 Simulation
19:46
팀원 역할 Simulation
05:45
Highlight: 진정한 Virtualization을 보여드립니다.
미리보기
30:43
Cyber Security 보안 강화
08:31
섹션 13. Module 13 (Optional) - 윈도우즈에 GPU 환경 구성하기
1 강
∙ 11분
윈도우즈에 GPU 환경 구성하기
11:18
섹션 14. Epilogue
2 강
∙ 22분
스스로 학습해 볼 만 한 주제들
10:42
데이터 과학의 미래 전망
미리보기
11:24
강의 게시일 : 2024년 01월 12일
(마지막 업데이트일 : 2024년 04월 14일)
수강평
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수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
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실전 같은 강의네요. 실제 업무 환경에서 도커를 어떻게 활용할 수 있는지 실질적인 예시와 팁을 제공하여 강의 개수가 많은데도 주말 동안 몰입해서 들었습니다. 다음에 다른 강의 올라오면 또 듣겠습니다.
2024-01-31
우선 좋은 강의를 만들어 주셔서 감사합니다. 저는 ML/AI 쪽으로 연구 및 실무를 하는 사람인데, MLOps와 관련해서 좋은 강의를 찾다가 이 강의를 듣게 되었습니다. Docker에 관해서는 좀 더 쉬운 강의도 있지만, 이 강의에서는 조금더 어드밴스드 셋팅에서 설명을 해 주셔서 강의 듣는 내내, 단순 지식 뿐 아니라 근본적인 문제 해결 을 위한 좋은 통찰력을 얻을 수 있었습니다. 동시에 각각의 강의는 간단한 내용으로 작게 세분해 주셔서 자연스럽게 조금씩 어려운 내용들로 나아가며 익힐 수 있었습니다. 무엇보다 실제 업계에서 일하시면서 얻은 노하우를 바탕으로 핵심 꼭지들을 잘 정리해 주셔서 자칫 너무 많은 기능들로 헷갈리기 쉬운 상황에서 어떻게 중심을 잡을지도 알게 되었습니다. 이 이후로 나올 강의들도 기대가 됩니다. 감사합니다.
2024-01-31
데이터 분석에 필요한 도커 강의를 검색해서 강의를 듣게되었어요~원래부터 관심이 있던 분야인데 마땅한강의가 안보였었는데 mlops를 위한 너무 좋은 강의네요! 강의는 도커 뿐 아니라 리눅스 시스템 그리고 클라우드까지 전체를 다루고 있네요! 아직 끝까지 듣지못했지만 난이도도 좀 있지만 충분히 따라갈수있고 실무에 적용해볼수있을거같아요~
2024-02-03
도커 초보자도 쉽게 따라 할 수 있습니다.
2024-03-21