Create Docker Container with Flask Seaborn Regression Plot App

4.4
étoiles
45 évaluations
Offert par
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Dans ce Projet Guidé, vous :

Use flask to create a web application that returns a plot.

Build a requirements document with packages needed for the application.

Build the application using a Dockerfile and test it.

Clock1 hour
AdvancedAvancées
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

Often a software application developed on one platform will not run on another because of software environment differences. Sometimes it can happen when an operating system is updated, for example. Suddenly an application starts to fail. Containers solve that problem by creating a controlled environment in which to run the application, separate from the host machine’s environment. The container contains a specific version of each software package that is known to work with an application at a given point in time. Docker is an application that allows the developer to generate containers to easily build and share applications. In this course, you will create a Docker container in which you will implement a web application using flask in a Linux environment. The application will return a regression plot of data housed in a CSV file on the server. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Les compétences que vous développerez

  • Linux
  • Data Science
  • Docker
  • Python Programming
  • Flask

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Install a Linux image into a docker container.

  2. Use the Pandas package with Seaborn to create a regression plot.

  3. Use flask to create a web application that returns a plot.

  4. Build a requirements document with packages needed for the application.

  5. Build the application in a container using a Dockerfile and test it.

Comment fonctionnent les Projets Guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

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