原文：
www.kdnuggets.com/2023/02/docker-data-science-cheat-sheet.html
Docker 是一个开源平台，允许开发者构建、打包和分发可移植应用程序。它已成为数据科学中一个必不可少的工具，帮助建立可重复和可扩展的环境。Docker 允许将代码和依赖项打包在容器中，这使得数据科学家可以在不同平台上分发他们的模型。这有助于开发和生产，并有助于防止由于不同版本的软件或硬件配置引发的错误和不一致性。Docker 还可以帮助团队有效协作，通过确保所有开发者和团队成员的环境一致。
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Docker 是一种超级增强的依赖管理工具，帮助确保可重复性和协作，使其成为数据科学中的重要工具。
要了解更多关于使用 Docker 进行数据科学的内容，请查看我们最新的备忘单。
Docker 允许将代码和依赖项打包在容器中，这使得数据科学家可以在不同平台上分发他们的模型。
KDnuggets 最新的备忘单旨在为使用 Docker 的数据科学家提供便捷的参考。Docker 能协助完成的任务很多，但主要分为几个类别。本备忘单将帮助你学习和记住构建和管理 Docker 镜像的要点。
一旦你对这方面的技能有信心，就可以继续查看：
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容器化 - 如何在 Docker 容器中容器化代码和依赖项
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Docker Compose - 使用 Docker Compose 协调多个容器并定义组成应用程序的服务
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Docker 镜像的高级管理 - 如何使用 Docker 注册表（例如 Docker Hub）管理和共享 Docker 镜像
我们祝愿你在 Docker 之旅中好运，并希望这份参考资料对你有所帮助。立即查看，并请随时回来获取更多更新。