Certification docker DCA et le machine learning

Cette formation propose une immersion complète dans la mise en place, la conteneurisation et l’orchestration d’un sous-projet de machine learning au sein de la plateforme FleetPulse, qui est une plateforme innovante dédiée à la gestion intelligente de flottes de véhicules, combinant microservices, data engineering et machine learning pour offrir des capacités avancées d’analyse et de prise de décision.. Elle s’adresse aux développeurs, ingénieurs data et profils DevOps souhaitant industrialiser leurs workflows et maîtriser les environnements d’exécution modernes.

Le parcours débute par une analyse des limites des environnements locaux et du setup manuel, notamment dans un contexte Python et machine learning. Il met en évidence les problématiques de reproductibilité, de dépendances et de portabilité.

La formation introduit ensuite Docker en profondeur, en couvrant son architecture, le cycle de vie des images et des conteneurs, ainsi que les mécanismes de persistance, de réseau et d’exposition des services. Les apprenants apprendront à construire des images optimisées avec Dockerfile, à sécuriser leurs environnements et à maîtriser les bonnes pratiques d’exécution.

Une partie importante est consacrée à la dockerisation complète d’une stack machine learning, suivie de son déploiement avec Docker Compose. Les différentes étapes permettent de comprendre comment orchestrer plusieurs services de manière cohérente et reproductible.

La formation se poursuit avec Docker Swarm pour aborder les problématiques de production : création de cluster, déploiement de stack, scaling, tolérance aux pannes, gestion réseau et load balancing. Les limites de Swarm sont également analysées afin d’ouvrir vers les concepts d’orchestration avancée avec Kubernetes.

Enfin, des modules avancés permettent de comprendre le fonctionnement interne de Docker, notamment les namespaces, les cgroups, les storage drivers et les aspects liés à la sécurité.

À l’issue de cette formation, les apprenants seront capables de concevoir, déployer et sécuriser une architecture conteneurisée complète, adaptée aux besoins d’un projet machine learning moderne et prête pour un environnement de production et sont pret a passer la certification docker DCA