ПЛАТФОРМА ДАННЫХ YANDEX.CLOUD ДЛЯ ЗАДАЧ АНАЛИТИКИ: ТЕХНОЛОГИИ, КЕЙСЫ И УНИКАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

Промокод:

🔔 Поговорим немного про облака, покажем архитектуру платформы данных Yandex.Cloud (ETL, Решение BigData, Решение Streaming) и рассмотрим реальные кейсы и сценарии решения задач аналитики.

🔔 Покажем демонстрацию инструмента для визуализации Yandex DataLens и обсудим возможности сервиса машинного обучения Yandex DataSphere.

Информация о спикерах:
⚠️ Дмитрий Павлов
С 2009 года тесно работает с масштабируемыми кластерными системами, начиная с высокопроизводительных GPU-ориентированных кластеров и заканчивая распределёнными аналитическими СУБД. С 2013 по 2017 руководил отделом эксплуатации Хранилища Данных банка Тинькофф. С 2017 по 2020 развивал сервисы хранения и обработки больших данных для крупных государственных заказчиков. С 2020 использует весь свой опыт в постройке лучшей платформы данных на базе Yandex.Cloud.

⚠️ Павел Дубинин
Начинал карьеру консультантом по внедрению BI, еще в те времена, когда самыми популярными решениями на рынке были Oracle и IBM, a "Tableau" и "Qlikview" в России еще даже не знали как правильно произносить. Затем проработал 6 лет в одном из этих вендоров и прочувствовал всю ценность и боль корпоративного BI. Сейчас занимается развитием нового облачного инструмента визуализации данных от Яндекс.

⚠️ Алена Дробышевская
Руководитель направления по развитию сервисов машинного обучения.
Помогает команде машинного обучения создавать сервис для разработки и эксплуатации ML-решений в облаках. До Yandex.Cloud возглавляла направление Smart Technologies в компании KPMG, занималась продвижением продуктов направления Data & AI в Microsoft и Oracle.

Инфа о платформах Yandex.Cloud: