Мероприятия Добавить мероприятие Спикеры Доклады Коллекции
 
Конференция по Большим Данным, Науке о Данных & ИИ

Видеозапись Big Data Moscow 2018

10-11 октября 2018. Москва, Россия
Смотреть
В избранное
28 Докладчиков
27 Докладов
350 Участников
18 Часов контента
Эта страница была создана на основе публично доступных данных без участия организатора конференции.
Если вы представитель DATA MINER LABS, пожалуйста, свяжитесь с нами

О конференции

Конференция Big Data Moscow посвящена техническим докладам в областях больших данных, высоких нагрузок, обработки и анализа данных и машинного обучения.

Конференция объединяет разработчиков, специалистов в области ИТ и пользователей, позволяя им поделиться опытом, обсудить передовые методы и достигнутые успехи в отношении сценариев использования и коммерческого применения.
Поделиться

Хедлайнеры

Máté Marjai

Engineering Director в The Payment Works
Мате Марджай является техническим директором в компании The Payment Works, создающей крупнейший в мире симулятор платежного шлюза: Testing Pays. С 2012 года он работает с технологиями на основе BEAM (Erlang и Elixir).

Bartosz Łoś

Tech Lead в RTB House
Бартек является выпускником двух факультетов Варшавского университета: информатика и математика. Основной интерес Бартека связан с созданием систем, которые позволяют обеспечить распределенную обработку больших массивов данных. Вот над чем он работал на протяжении более чем 8 лет: вначале как программист C++ в Gemius, а сейчас как технический руководитель в RTB House. Он обладает уникальным опытом в этой области, он работал с совершенно разными технологиями, во-первых, с внутренними решениями специальной разработки, и во-вторых, с решениями, построенными на базе последних open source проектов. Докладчик также является автором представленного решения. И он же является лицом, ответственным за реорганизацию нового потока всех данных, которые были получены и сохранены для потребностей RTB, а также сопровождение всей структуры обработки данных. Его опыт включает в себя все уровни архитектуры обработки данных, начиная от технических проблем до проектирования высокоуровневых систем с нацеленностью на эффективность, масштабируемость и надежность.

Theofilos Kakantousis

COO and co-founder в Logical Clocks AB
Теофилос Какантусис является исполнительным директором и соучредителем компании Logical Clocks AB – основного разработчика Hops Hadoop. Он получил степень магистра в области распределенных систем в KTH в 2015 году. Ранее он работал консультантом по межплатформенному программному обеспечению в Oracle (Греция), а также инженером-исследователем в компаниях SAP AG (Цюрих) и RISE SICS AB (Стокгольм). Он часто проводит семинары по Hops Hadoop и представлял Hops на таких мероприятиях, как Strata San Jose (Нью-Йорк), Big Data Tech (Варшава) и BigDataConference (Вильнюс).
Все докладчики
Смотреть
Не пропустите
Мероприятие предназначено для обучения, информирования и вдохновения – организовано людьми, увлеченными большими данными и исследованием данных. Ждем вас с нетерпением!

Лучшие доклады

Flow Bohl
User Flow в Bloomberg New Energy Finance
Доступно
В корзине
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно

Будущее визуализации данных (ENG)

Доступно
В корзине
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Bartosz Łoś
Tech Lead в RTB House
Доступно
В корзине
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно

Обработка данных в режиме реального времени в RTB House — Архитектура и полученный опыт (ENG)

Доступно
В корзине
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Вадим Челышков
Software Engineer в Microsoft
Доступно
В корзине
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно

Azure Databricks – больше, чем просто Apache Spark на стероидах

Доступно
В корзине
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
Бесплатно
показать все (27)