Linuxコマンドから始めるDocker ~ BE A FIRST PENGUIN AND GROW AS WHALE

自宅PCでも気軽に学べる新人エンジニアでも理解できるDocker講座

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自宅PCでも気軽に学べる新人エンジニアでも理解できるDocker講座

① コースの概要

DevOpsの重要な開発・運用ツールとして現在注目されているDockerですが、学習は決して容易ではありません

なぜならDockerを使いこなすためにはLinuxの操作などの知識が必要とされる上に利用できるプラットフォームも限られているからです。

そのため書籍などでDockerを学ぶためには膨大な知識を必要とされると感じ挫折してしまう人も少なくありません。


そこで、この講座ではDockerについて学習する前にLinuxの基本操作についてしっかり学ぶところからスタートします。

その内容もDockerを学ぶ上で最低限必要なものに絞り学習の効率化を図っています。


Linux環境の学習についてもDocker同様開発現場で多用されている仮想環境のVirutual Boxを用いることにより

間違ったり失敗したりすることを恐れずに気軽に学習することが出来ます。

しかもVirtualBoxのインストールから、そこへのCentOSのインストール、更にはDockerのインストール方法まで丁寧に説明してあります。


また、多くのDockerの専門書では対象となるプラットフォームとしてLinuxWindows 10 Professional最新版のMacOSXなど

家庭や個人で所有している人が少ない環境に依存しているためおり、ハードルの高いものが少なくありません。

そこで本講座はWindows10 Homeや少し前のMacOSでも利用可能なDocker Toolboxを使っています。


更には練習問題を用意し講義の内容をより深く身に着けることが出来るようになっています。


そのため個人的にDockerに興味を持っていたり、仕事で必要に迫られていて勤務時間外に自宅で勉強したいと思っている新人エンジニア

にぴったりの内容になっています。


文字通りLinuxを象徴とするペンギン(Penguin)から始まり、Dockerを象徴するクジラ(Whale)を目指す講座です!


② 目標

本コースの受講生は具体的には以下のような方が対象です。

  • Dockerに何となく興味がある人

  • すでに何等かの開発の経験がありDockerの必要性を感じている人

  • 一度Dockerを学んだがLinuxの知識が乏しく挫折した人

  • 入社2~3年以内の若手プログラマー・開発者

  • Dockerについて学びたいテスター

  • Dockerの概要について知りたいと考えているインフラエンジニア

  • Webアプリ・クラウドサービスの関係者でDockerを学びたいと思っている人

  • AI等の研究開発の環境にDockerを導入しようと考えている研究者

  • ビッグデータ分析のインフラ構築のためにDockerを導入したいと考えてるデータサイエンティスト

  • 社員教育に備えるためDockerについて学ぶ必要があるIT企業の管理職・マネージャー


③ 内容

コンテンツは、以下の内容で構成されています。

  • 講義映像

  • サンプル

  • 課題の問題と回答

環境としてVirtualBox上で操作するCentOS7もしくはWindowsMac OS上で動作するDocker Toolboxを利用します。

冒頭のLinux入門部分及びDockerの初歩の部分に関してはCentOS7を用います。

また、Docker Toolboxと併せてDockerfile等の編集には入力支援機能があるVisual Studio Codeを用います。

VisalStudioCodeはインターネットで無料で入手できます。(Windows/Mac OS/Linux上で利用可能です。)

本書の説明は主にWindows上で行います。


ただし、このコースで紹介されている内容はMac OS、Linuxでも利用できます。

他の環境で勉強している人は、各自自分の環境に対応させて学習を進めてください。 


前提知識


講座を始めるにあたり、以下の前提知識は必要です


①PCの基本的操作能力

②システム開発の基礎知識

③簡単なLAMPに関する知識

   • Webの仕組みが分かること

   • HTMLがかけること

④ネットワークの基礎知識

    • IPアドレス

    • ポート

    • OSI参照モデル


今後のリリース予定

こうざはこれで終わりではありません。

今後、以下の内容を順次追加していく予定です!

・Docker-Compose

・様々な開発状況を想定したサンプル

・Docker HubとAutomated Build

・クラウド環境との連携

・Kubernetes


こうご期待!