Visão Geral

O Curso Docker For Developers é uma capacitação prática e intensiva que transforma desenvolvedores em especialistas no uso de containers Docker. Você aprenderá desde os conceitos fundamentais até técnicas avançadas de desenvolvimento, testes, debugging e integração contínua com Docker. Ideal para quem deseja acelerar o ciclo de desenvolvimento, garantir consistência entre ambientes (local, homologação e produção) e adotar as melhores práticas da indústria atual de DevOps e Cloud Native.

Objetivo

Após realizar este Curso Docker For Developers você será capaz de:

• Criar e gerenciar imagens Docker eficientes e seguras
• Desenvolver aplicações locais com a mesma configuração da produção
• Escrever Dockerfiles otimizados usando multi-stage builds
• Utilizar Docker Compose para orquestrar ambientes completos de desenvolvimento
• Debugar e inspecionar containers em execução
• Implementar estratégias de cache e redução de tamanho de imagens
• Integrar Docker no fluxo de CI/CD da sua equipe
• Aplicar boas práticas de segurança em containers

Publico Alvo

• Desenvolvedores Back-end (Java, Python, Node.js, .NET, Go, etc.)
• Desenvolvedores Full-stack
• Arquitetos de software
• Engenheiros DevOps iniciantes
• Líderes técnicos e Tech Leads
• Profissionais de QA que desejam automatizar ambientes de teste
• Estudantes e profissionais em transição para Cloud Native

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de linha de comando Linux/Mac/Windows
• Experiência com pelo menos uma linguagem de programação (Java, Python, Node.js, etc.)
• Noções básicas de Git
• Acesso a um computador com pelo menos 8 GB de RAM e 20 GB de espaço livre para instalar Docker Desktop

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Docker Fundamentals

1. What is Docker and containerization
2. Docker vs Virtual Machines
3. Docker Engine, Images, Containers and Volumes
4. Installing Docker Desktop
5. First container: hello-world and interactive mode

Module 2: Working with Images

1. Docker Hub and official images
2. Pulling, listing and removing images
3. Image layers and caching mechanism
4. Tagging strategies

Module 3: Building Custom Images with Dockerfile

1. Complete Dockerfile syntax
2. FROM, RUN, COPY, ADD, WORKDIR, ENV, ARG
3. Best practices and .dockerignore
4. Multi-stage builds for smaller production images
5. Building images for Java, Node.js, Python and Go applications

Module 4: Data Persistence and Volumes

1. Anonymous vs Named volumes
2. Bind mounts for hot-reload development
3. Volume drivers and backup strategies

Module 5: Networking Deep Dive

1. Bridge, host and none networks
2. Custom networks and container communication
3. Exposing and publishing ports

Module 6: Docker Compose for Local Development

1. docker-compose.yml v3 syntax
2. Services, networks, volumes declaration
3. Override files for different environments
4. Real-world stacks: Node + Mongo, Spring Boot + PostgreSQL, Django + Redis

Module 7: Development Workflow & Best Practices

1. Hot-reload techniques for different languages
2. Debugging containers (vs code integration, delve, pdb)
3. Healthchecks and restart policies
4. Resource limits (CPU and memory)
5. Security scanning with Trivy and Docker Scout

Module 8: Integration with CI/CD and Production Prep

1. Building images in GitHub Actions / GitLab CI
2. Multi-platform builds (linux/amd64, arm64)
3. Image optimization and size reduction techniques
4. Preparing images for Kubernetes and cloud registries (ECR, GCR, ACR)