Big Data Days 2020

24-26 ноября

Онлайн

Программа

Мастер-классы

(24 ноября)

1) При покупке билета вы получаете доступ только на один выбранный вами мастер-класс. Все мастерклассы проходят параллельно, поэтому приобретенный билет дает вам право на посещение только
одного, выбранного вами мастер-класса.
2) Поменять мастер-класс во время их проведения (24 ноября) возможности не будет.
3) Язык проведения указан у каждого конкретного мастер-класса. Язык проведения каждого мастеркласса зависит от того, англо- или русскоговорящим является тренер.
4) Синхронный перевод мастер-классов НЕ ПРЕДУСМОТРЕН, поэтому перед выбором темы оцените
возможности своего английского языка. Однако, все тренеры знают о наличии языкового барьера,
поэтому приложат максимальные усилия, чтобы облегчить участникам мастер-классов понимание
обсуждаемой темы.
5) Внимательно ознакомьтесь с требованиями к участникам каждого мастер-класса.



Stream Processing Essentials

Nicolas Fränkel & Vladimir Schreiner

Hazelcast

Читать больше »



Essentials for Apache Hadoop and Hadoop Ecosystem (LT)

Ernestas Sysojevas

Data Miner

Читать больше »



Building a Data Catalog

Mandy Chessell

ODPi TSC & ODPi Egeria & IBM

Читать больше »

1-ый день конференции

(25 ноября)

Время	Виртуальные кафе	Трек 1	Трек 2	Трек 3	Трек 4	Трек 5	Трек 6
09:00 - 10:00 (GMT +3)	Регистрация
10:00 - 11:00 (GMT +3)	Вступительная речь: TBA
11:05 - 11:50 (GMT +3)	Виртуальные кафе Тема и хост TBA Виртуальные кафе	Streaming Processing - an Overview of the Concepts, Architecture and Technology of Doing Data Science on Real-Time Data Бас Гердинк Aizonic Streaming AI Трек 1	Analyzing Public Data About User Queries on Search Engine to Predict Trends and Evaluate Markets Паоло Делло Викарио ByTek NLP Clustering Time Series SEO Трек 2	Redis: a Multi-Model DB for IoT and Beyond Др. Кристоф Цимерман Redis Labs NoSQL IoT Redis Трек 3	Covid-19: Big Data Analytics and Artificial Intelligence Кристиан Рандьери Intellisystem Technologies Analytics AI Coronavirus Трек 4	ML & ART Зобнина Татьяна Naumen Generative Deep Learning Music Machine Learning Трек 5	Выделение режимов и поиск аномалий в задаче предиктивной аналитики c помощью методов Deep Learining Просветов Артем ЛАНИТ Time Series Variational Autoencoders GANs Трек 6
11:50 - 12:05 (GMT +3)	Виртуальные кафе Тема и хост TBA Виртуальные кафе	Перерыв
12:05 - 12:50 (GMT +3)	Виртуальные кафе Тема и хост TBA Виртуальные кафе	Processing Billions of Events a Day Using Kafka and Kafka Streams Карлос Мануель Дуклос-Вергара Schibsted Kafka Streaming Schibsted Трек 1	Designing and Building Data Science Solutions Джонатан Лесли Нери Ван Оттен Pivigo; Spot Intelligence Data Science Strategy Трек 2	ML in Production – Serverless and Painless Оливер Гинделе Datatonic Deep Learning Serverless Machine Learning Orchestration Трек 3	Data Governance From an Engineering Perspective Валдас Максимавичюс Cognizant Metadata Data Governance Compliance Трек 4	TBA Трек 5 TBA	Язык Rust для высоконагруженного сетевого сервиса - быстрый старт и стремительный полет Сербул Александр 1C-Bitrix Rust PHP Python JavaScript Трек 6
12:55 - 13:40 (GMT +3)	Виртуальные кафе Тема и хост TBA Виртуальные кафе	Real-Time Stream Processing for Insurance & Health Care With Kafka, Kafka Streams and Multi-Runtime Microservices Кристиан Преведелло PREVINET Microservices Streaming Kafka Kubernetes Трек 1	Exoplanet Detection using Machine Learning Абишек Малик Hawk:AI AI Time Series Planet Detection Трек 2	Data Versioning - What Does it Mean? Эйнат Орр Treeverse Data Lake Data Versioning Трек 3	The GDPR Challenges to Big Data, and How to Overcome Them Silvan Jongerius TechGDPR Privacy GDPR Data Markets Трек 4	Опыт монетизации данных через стартап Зыков Роман Retail Rocket Big Data Startup Data Monetisation Трек 5	Искусственный интеллект и решения оптимизационных задач в физических науках Андрей Устюжанин НИУ ВШЭ Generative Models Blackbox Optimization Трек 6
13:40 - 14:40 (GMT +3)	Виртуальные кафе Тема и хост TBA Виртуальные кафе	Обеденный перерыв
14:40 - 15:25 (GMT +3)	Виртуальные кафе Тема и хост TBA Виртуальные кафе	Real-Time Streaming with Python ML Inference Marko Topolnik Hazelcast Java Python ML Streaming Трек 1	Advanced Analytics in the Industry Antía Fernández GRADIANT IoT AI Трек 2	The Intuition Behind the Use of M.L. in Marketing Analytics Mario A Vinasco Credit Sesame ML Marketing Analytics Targeting Трек 3	Graph Processing for Open Metadata and Governance Mandy Chessell UK, ODPi TSC & ODPi Egeria & IBM Metadata Governance Open Source Трек 4	Канбан для управления AI проектами Уразбаев Асхат ScrumTrek Scrum Kanban AI Projects Трек 5	Выбор модели и анализ ошибки Стрижов Вадим Московский физико-технический институт Problem Statement Machine Learning Трек 6
15:30 - 16:15 (GMT +3)	Виртуальные кафе Тема и хост TBA Виртуальные кафе	Introduction to FLaNK Stack Тимоти Дж. Спанн Cloudera NiFi Streaming Kafka Kudu Flink Трек 1	5 Pillars of User-Centric Analytics Алекс Сангинов ServiceNow Analytics Strategy Analytics Workflows AI Трек 2	Adding AI Cloud Services to Your On-Prem Data Workflows for NLP & Content Enrichment Дэниел Ригли SHI GmbH Cloud Streaming NLP NiFi Трек 3	Big Data Architecture in the Advertising Industry Марсал Сератте Hybrid Theory Architecture Kafka Spark Ml Трек 4	Оценка и доказательство экономического эффекта от применения алгоритмов машинного обучения Арустамов Алексей Loginom Company Client Churn Prediction Machine Learning Трек 5	Озеро данных в S3 хранилище на основе Dremio OSS и Redshift Spectrum Сухоруков Игорь Align Technology Data Lake Redshift Spectrum Apache Arrow Dremio OSS Трек 6
16:15 - 16:30 (GMT +3)	Виртуальные кафе Тема и хост TBA Виртуальные кафе	Перерыв
16:30 - 17:15 (GMT +3)	ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНАЯ РЕЧЬ: Making Data Downtime a Pillar of Your Data Strategy Барр Мосес Monte Carlo Data Reliability Data Quality Data Strategy

2-ой день конференции

(26 ноября)

Время	Виртуальные кафе	Трек 1	Трек 2	Трек 3	Трек 4	Трек 5	Трек 6
09:00 - 10:00 (GMT +3)	Регистрация
10:00 - 11:00 (GMT +3)	Вступительная речь: Introduction to Data Streaming Николас Френкель Hazelcast Data Streaming Stream Processing
11:05 - 11:50 (GMT +3)	Виртуальные кафе Тема и хост TBA Виртуальные кафе	Kafka as a Platform: the Ecosystem from the Ground Up Робин Моффат Confluent Kafka Streaming Трек 1	From Internet Access Devices Usage to Behavioural Model Томаш Бак Digital Fingerprints AI Big Scale Model Training Behavioral biometrics Трек 2	Supercharge your Data Analytics with BigQuery ML Мартон Кодок REEA Cloud ML Databases BigQuery Трек 3	Stopping Public Transport Coronavirus Infections with Big Data Тим Фрай iunera GmbH & Co. KG Forecasting Coronavirus Public Transport Трек 4	TBA Трек 5 TBA	Гибридные среды - будущее хранилищ данных Золотарев Сергей Arenadata Multi-Cloud Hybrid datawarehouse Трек 6
11:50 - 12:05 (GMT +3)	Виртуальные кафе Тема и хост TBA Виртуальные кафе	Перерыв
12:05 - 12:50 (GMT +3)	Виртуальные кафе Тема и хост TBA Виртуальные кафе	Towards Enterprise-Grade Data Discovery at ING with Apache Atlas and Amundsen Вердан Махмуд ING Bank Schibsted Data Discovery Metadata Governance Atlas Amundsen Трек 1	A Recipe for Innovation: Recommending Recipes Based on Adventurousness Ким Нильссон и Роберт Григ-Гран Pivigo Data Science Recommender System Churn Трек 2	Interactive BI Analytics with Presto Лукаш Осипюк Кароль Собчак Starburstdata Real Time BI Data Federation Delta Lake Presto Трек 3	Ethical Side of Booming AI Жан Маурис HRMNY Human Technologies Ethics Al Future Трек 4	Data-driven компания: как продемонстрировать ценность данных вашим коллегам Евгений Ключников GetYourGuide Data-driven Value Automation Трек 5	Работа с большими числовыми массивами в python Головин Дмитрий QuantNet FinTech Python Numpy Pandas Трек 6
12:55 - 13:40 (GMT +3)	Виртуальные кафе Виртуальные кафе TBA Виртуальные кафе	Kotlin for Apache Spark: Love to Frankenstein's Monster Паша Финкельштейн JetBrains Data Engineering Kotlin Spark Трек 1	From the Earth to the Moon: Lessons from the Space Race to Apply in Machine Learning Projects Диего Уэлтес RavenPack AI Machine Learning Project Management Трек 2	Scalable ML Pipelines for Enterprise Data Mastering Сонал Гоял Nube Technologies Master Data Management ML Entity resolution Schema Mapping Трек 3	The Importance of Good Data Quality and Understanding of Visitor Behavior Матс Адамчак paf Data Quality Behavior Economics Трек 4	Как построить Data Platform на Open source, делая всё не так Шостко Дмитрий Леруа Мерлен Data Platform Open Source Трек 5	TBA Трек 6
13:40 - 14:40 (GMT +3)	Виртуальные кафе Тема и хост TBA Виртуальные кафе	Обеденный перерыв
14:40 - 15:25 (GMT +3)	Виртуальные кафе Тема и хост TBA Виртуальные кафе	Orchestrating Data Workflows Using a Fully Serverless Architecture Томер Леви Fundbox Serverless AWS Docker Spark Fintech Трек 1	In the Shallow with AI Одри Лобо-Пуло Phoensight AI AI ethics Human-in-the-loop socio-technology Трек 2	Azure Synapse Analytics Overview Джеймс Серра Microsoft Data Lake Azure Synapse Analytics Трек 3	Trust and Quality in the Era of Software 2.0 Яннис Канеллопулос Code4Thought AI Accountability AI Fairness AI Transparency Трек 4	Топологический анализ временных рядов для прогнозирования покупательской активности Бурнаев Евгений Сколтех Customer Base Analysis CRM Трек 5	Serverless multi-cloud Python-based ML pipelines without Hadoop. Каштанов Дмитрий Piano.io Трек 6
15:30 - 16:15 (GMT +3)	Виртуальные кафе Тема и хост TBA Виртуальные кафе	Best Practices for Building Streaming Data Architectures Рикардо Феррейра Elastic Streaming Analytics Kafka Kinesis Pulsar Track 1	Data Science Case Studies and Formulation of AI Roadmap Кейн Ву ThinkCol Machine Learning Data Science Track 2	Product Management Principles to Drive Businesses in the AI Era Аднан Боз AI Product Institute - Silicon Valley Track 3	Fixing the Problems with Face Recognition Using Modern Cryptography Flows Незаре Чафни Trueface Face Recognition Privacy by Design Cryptography Track 4	AI + Digital Twin : новая парадигма управления индустриальными процессами? Чеботарев Роман Optimate AI GANs Deep Reinforcement Learning Digital Twin Трек 5	TBA Трек 6
16:15 - 16:30 (GMT +3)	Виртуальные кафе Тема и хост TBA Виртуальные кафе	Перерыв
16:30 - 17:15 (GMT +3)	ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНАЯ РЕЧЬ: The New ODPi - Moving from Standards to a Vendor-Neutral Home for Big Data Open Source Джон Мертик Linux Foundation ODPi Egeria Open Sourcey

« Hазад