Big Data Moscow 2018

Конференция по Большим Данным, Науке о Данных & ИИ
 
 

Конференция закончилась, ждём вас в следующем году!

Скачать презентации

Big Data Moscow 2018

Конференция по Большим Данным & ИИ
 

Конференция закончилась, ждём вас в следующем году!

Скачать презентации

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.

Мероприятие предназначено для обучения, информирования и вдохновения – организовано людьми, увлеченными большими данными и исследованием данных. Ждем вас с нетерпением!

ПОЧЕМУ СТОИТ ПОСЕТИТЬ КОНФЕРЕНЦИЮ?

E

Встреча с более чем 30 международными докладчиками, работающими в ведущих компаниях по управлению данными.

E

4 технических потока, охватывающих наиболее значимые и актуальные аспекты больших данных, включая глубокое обучение, обработку потоков в режиме реального времени, обработку и анализ данных и облачные технологии.

E

Ознакомление с тщательно отобранными чисто техническими и независимыми материалами.

E

Сеть, включающая более 350 участников из различных компаний, которые используют большие данные в производстве.

E

Возможность выбора 5 полнодневных технических предконференционных семинаров.

О нас пишут

Большие данные вокруг нас: о прошедшей конференции Big Data Moscow 2018 и о будущем больших данных

Большие данные и их анализ, машинное обучение, управление высокой нагрузкой, искусственный интеллект – все это стало предметом обсуждения среди трехсот участников международной конференции Big Data Moscow 2018. А еще здесь говорили о вопросах будущего визуализации данных, разрушали мифы о Spark-аккумуляторах, рассказывали, как управлять высокой нагрузкой при низком бюджете, затрагивали тему big data в области телекоммуникаций, киноиндустрии и маркетинга.

Читать больше…

Стань спикером

Заявки приветствуются от Разработчиков, ИТ Профессионалов, ИТ Менеджеров, Консультантов и в особую очередь от опытных тренеров в данной области.

Получи больше информации или заполни анкету.

Стань спонсором

Приглашаем вас принять участие в захватывающем мероприятии: активно повлиять на успех конференции Big Data Moscow и связать Ваш бренд с событием высокого уровня. 

Ознакомьтесь с  планами спонсорской поддержки или пишите нам на  tatjana@bigdatadays.ru.

Докладчики

Ключевые
спикеры

Миль Хостенс

UGhent, Бельгия

Пабло Доваль

Plain Concepts, UK

Флоу Боль

Bloomberg New Energy Finance, UK

Хильда Косорус

Runtastic, Австрия

Алексей Аникин

IBM, Россия

Balazs Ferenc Gaspar

Cloudera, Венгрия

Вадим Челышков

Microsoft, Россия

Андрей Бащенко

Почта России, Россия

Нельсон Арапе

Spotify, Швеция

Владимир Штанько

Rambler Group, Россия

Программа конференции (11 октября)

Синхронный перевод

Big Data Moscow – единственная международная конференция такого рода, предлагающая СИНХРОННЫЙ перевод докладов как с английского на русский, так и с русского на английский.

*Программа конференции может незначительно измениться.
Синхронный перевод докладов будет предоставлен в Зале №1 и в Зале №2.

ЗАЛ 1 ЗАЛ 2 ЗАЛ 3 ЗАЛ 4
09:00 - 09:50
Регистрация
09:50 - 10:00
Открытие конференции
10:00 - 10:55
Вступительная речь:

Новый подход к обработке и прогнозированию данных у молочных коров (ENG)
Миль Хостенс
ЗАЛ 1

11:05 - 11:50
Управление высокой нагрузкой при низком бюджете (ENG)
Мате Маржай
ЗАЛ 1

Похожие аудитории – как интернет-гиганты обеспечивают целевые предложения для пользователей в таких масштабах (ENG)
Моран Гавиш
ЗАЛ 2

Платформа аналитики данных, или как сделать возможным коробочное решение обработки и анализа данных (ENG)
Кшиштоф Адамски
ЗАЛ 3

Spring RabbitMQ для высокой нагрузки (ENG)
Мартин Тошев
ЗАЛ 4

11:50 - 12:05
Кофе-пауза
12:05 - 12:50
Обработка данных в режиме реального времени в RTB House — Архитектура и полученный опыт (ENG)
Бартош Лоз
ЗАЛ 1

Azure Databricks – больше, чем просто Apache Spark на стероидах (RU)
Вадим Челышков
ЗАЛ 2

Обмани меня… Разрушаем мифы о Spark-аккумуляторах (RU)
Сергей Жемжицкий
ЗАЛ 3

«Цифровые двойники» на основе симуляции мультифизических процессов (RU)
Павел Брук
ЗАЛ 4

12:50 - 14:00
Обед
14:00 - 14:45
Многоклиентское глубокое обучение и потоковая передача как сервис с использованием Hopsworks (ENG)
Теофилос Какантусис
ЗАЛ 1

Обнаружение аномалий в области телекоммуникаций (ENG)
Валентина Джорджевич
ЗАЛ 2

Искусственный интеллект в киноиндустрии (RU)
Владимир Штанько
ЗАЛ 3

Анализ эффективности рекламных видеороликов с помощью глубокого обучения и больших данных (RU)
Марк Попов
ЗАЛ 4

14:55 - 15:40
События должны быть непрерывны: опыт, полученный в результате развития системы доставки событий Spotify (ENG)
Нельсон Арапе
ЗАЛ 1

Обработка и анализ данных для промышленного сектора R&D и промышленных решений (RU)
Алексей Аникин
ЗАЛ 2

Роль геолокации в концепции больших данных (RU)
Виктор Рудой
ЗАЛ 3

Холистические клиентские профайлы: возвращаем смысл в маркетинговые данные (RU)
Давид Вачадзе
ЗАЛ 4

15:40 - 16:00
Кофе-пауза
16:00 - 16:45
Управление данными с помощью Apache Airflow (ENG)
Жерар Тонстра
ЗАЛ 1

Искусственный интеллект в BusinesTravel. Развитие ИТ продуктов отрасли с использованием больших данных (RU)
Варвара Новожилова & Яков Гольдфарб
ЗАЛ 2

Геопространственная аналитика в масштабе (ENG)
Милош Милованович
ЗАЛ 3

Системы прогнозирования в управлении (информационно)-технологическим ландшафтом (RU)
Никита Кардашин
ЗАЛ 4

16:55 - 17:40
Будущее визуализации данных (ENG)
Флоу Боль
ЗАЛ 1

Реализация Polyglot Persistence через CQRS (RU)
Владик Хононов
ЗАЛ 2

Машинное обучение в Агросекторе сегодня: Агроном 2.0 (RU)
Анна Кудинова
ЗАЛ 3

Возьмите под контроль свои KPI (ENG)
Хильда Косорус
ЗАЛ 4

17:50 - 18:35
Case Study: Big Data платформа для Почты России на Hadoop стэке (RU)
Андрей Бащенко
ЗАЛ 1

Introducing an integrated Data Science approach for the Enterprise (ENG)
Balazs Ferenc Gaspar
ЗАЛ 2

Функциональное программирование в мире без серверов (ENG)
Войцех Гавронски
ЗАЛ 3

Аналитика блокчейн в реальном времени (RU)
Алексей Студнев
ЗАЛ 4

18:40 - 19:30
Заключительная речь:

Взгляд на прошлое и будущее ИИ (ENG)
Пабло Доваль
ЗАЛ 1

19:30 - 21:30
Networking

Мастер-классы

Дата проведения: 10 октября 2018 года (день накануне конференции)
Время проведения: 10.00-17.00
Место проведения: Deworkacy, Берсеневская наб., д. 6, стр. 3, 6 этаж

• При покупке билета вы получаете доступ только на один выбранный вами мастер-класс.

• Каждый практический мастер-класс – мероприятие на целый день. Все мастер-классы проходят параллельно, поэтому приобретенный билет дает вам право на посещение только одного, выбранного вами мастер-класса. Поменять мастер-класс возможности не будет. Язык проведения каждого мастер-класса зависит от того, англо- или русскоговорящим является тренер.

• Язык проведения указан у каждого конкретного мастер-класса.

• Синхронный перевод мастер-классов НЕ ПРЕДУСМОТРЕН, поэтому перед выбором темы оцените возможности своего английского языка. Однако, исходя из опыта прошлых конференций, все тренеры знают о наличии языкового барьера, поэтому приложат максимальные усилия, чтобы облегчить участникам мастер-классов понимание обсуждаемой темы.

•  Каждый участник мастер-классов должен иметь при себе ноутбук

#1

Основы Apache Hadoop и экосистемы Hadoop
(RU)

 

Эрнестас Сысоевас

DATA MINER, Литва

Узнайте, как Apache Hadoop справляется с ограничениями традиционных вычислений, помогает организациям решать реальные задачи и поддерживает новые типы аналитики больших данных.Семинар посвящен введению в экосистему Apache…

#2

Управление трафиком с помощью Elixir
(ENG)

 

Мате Маржай

The Payment Works, Ирландия

Изучите основы управления трафиком (в буквальном и переносном смысле), проведя увлекательный день с Elixir! Мы познакомимся с синтаксисом Elixir, узнаем, как в целом начать работу с новым языком. По пути коснемся происхождения Elixir…

#3

Прогноз временных
рядов
(ENG)

 

Валентина Джорджевич

Things Solver, Сербия

На этом семинаре будут рассмотрены основные концепции анализа временных рядов, такие как разложение временных рядов, анализ стационарности, сглаживание тренда и сезонности. Далее будут представлены и исследованы некоторые из самых популярных…

#4

Создание бизнес-ценности на основе А/В-тестирования (ENG)

  

Хильда Косорус

Runtastic, Австрия

 

A/B-тестирование может быть очень ценным инструментом при принятии бизнес-решений на основе данных. Оно является простым в применении и эффективным с точки зрения ресурсов. Однако его также можно легко…

#5

Amazon SageMaker
на практике
(ENG)

 

Войцех Гавронски

Павел Пикула

Себастьян Федуняк

Pattern Match, Польша

В 2017 году, в ходе re:Invent, компания Amazon объявила о новом сервисе SageMaker, который позволяет вам создавать, обучать и развертывать модели ML любого масштаба. Звучит фантастически, но так… 

Как это было Big Data Moscow 2018

Фотогалерея нашей прошлой конференции –
лучшие моменты октября 2018 года.

You'll fall in love with Moscow

 

DISCOVER

Наши будущие конференции

DevOps Pro Moscow 2018 13-15 ноября | Конференция для разработчиков программного обеспечения и IТ Специалистов | www.devopspro.ru

TestCon Moscow 2019 2-4 апреля | Международная конференция по вопросам тестирования и качества ПО | www.testconf.ru

Спонсоры

Информационные партнёры

Красный Октябрь

Берсеневская наб., д. 6, стр. 3, 6 этаж г.
Москва, Россия, 119072

Deworkacy