會話信息
10個驚人的跟蹤和20多個技術學習,得到正確的經驗水平。
數據Lakehouse架構
你做出的決定對你的核心數據架構會影響可靠性、性能和實用的數據分析,數據科學和機器學習。越來越多,許多組織采用lakehouse改善數據平台的數據。Beplay体育安卓版本有能力更容易結合結構化、非結構化和實時數據工作負載數據團隊創造了新機會?已酸可靠性數據湖泊簡化數據如何使用?在這個軌道,得到這些問題的答案,找出lakehouse采用數據,從湖泊和數據倉庫的數據,遷移和lakehouses與其他數據集成平台。Beplay体育安卓版本
技術/主題思想:lakehouse架構,三角洲湖、光子、平台安全性和隱私,serverless,成本管理,Beplay体育安卓版本數據倉庫,數據湖,Apache冰山,數據網格
數據治理
數據治理、安全與合規至關重要——他們幫助保證所有數據,BI和ML資產安全維護和管理整個企業,你符合監管框架。在這個軌道,學習的最佳實踐、框架、流程、角色、數據治理策略和標準的結構化和非結構化數據在雲。
技術/主題思想:multicloud數據治理統一目錄、安全、合規、隱私
數據共享
企業與客戶可以很容易地交換數據時,合作夥伴,供應商和內部的業務線,他們可以更好的合作,創新和釋放價值的數據beplay体育app下载地址。在這個軌道,發現最佳實踐分享數據在數據平台和雲,避免複製和鎖定的方法,通過市場和如何分配數據產品。Beplay体育安卓版本
技術/主題思想:分享和合作三角洲分享、數據清潔、無塵室、數據市場
工程數據
如果你想優化數據處理和降低成本,這部分是給你的。您將學習如何使用係統和流程的組合來攝取,編排和變換原始數據分析和機器學習。深入的最佳實踐數據體係結構、軟件工程、ETL、數據管理、數據質量,DataOps和編製。
技術/主題思想:數據管道、編排、疾控中心,圖案架構,三角洲生活表印度生物技術部,磚的工作流、ETL /英語教學,DataOps,拚花,Apache引發內部
數據流
今天的組織需要實時響應事態的發展。在這個跟蹤,了解數據流可以幫助你開車更快的決策,做出更準確的預測和改善客戶體驗。探索最佳實踐實現實時數據管道與你最喜歡的工具和語言,了解如何降低複雜性的實時數據工作流和消除支持你所有實時的用例。
技術/主題思想:Apache火花結構化流、實時攝取實時ETL、實時ML,實時分析,實時應用程序,三角洲生活表
ML / MLOps DSML:生產
克服的挑戰將ML項目投入大規模生產和實施它們。在這個記錄,你會發現如何在生產和應用規模毫升MLOps跨端到端機器學習生命周期的最佳實踐。
技術/主題領域:MLOps、特色商店、組織ML, MLflow、模型服務等等
DSML:用例ML /技術
機器學習繼續破壞產業,加快跨用例和行業業務成果。在這個軌道,發現如何應用毫升解決業務挑戰,探索技術和最佳實踐,學習如何整合數據科學與其他組織。
技術/主題領域:TensorFlow PyTorch Keras XGBoost,快。ai, scikit-learn, Python和R生態係統、深入學習,筆記本,llm等等
數據倉庫,BI和可視化
業務決策的數據分析是一個重要的組成部分。在這個軌道,找出如何構建分析管道和集成和學習工具和基礎設施對於SQL分析,BI和可視化。
技術/主題思想:Redash ANSI SQL數據磚SQL,畫麵,BI,可視化技術,火花SQL和DataFrames、數據集成、數據倉庫和分析
研究
在這個跟蹤-致力於先進學術和工業研究探索大規模數據分析和機器學習係統,硬件,他們(gpu, I / O存儲設備,等等),這些係統是如何應用到用例像基因組學,天文學,圖像掃描、疾病檢測、疫苗研究和更多。
數據策略
選擇一個數據lakehouse平台僅僅是第一步在實施Beplay体育安卓版本數據的策略。成功人士需要一個深思熟慮的方法和過程。在這個軌道,你會發現如何調整目標,確定正確的用例,組織和支持團隊,降低風險和經營規模,這樣你就可以更成功的數據,分析和人工智能。
技術/主題思想:數據管理、數據治理策略,數據團隊,數據網格、數據民主化
內容適合你的角色
數據+人工智能峰會上每一個人——探索、學習和聯係我們和數據,分析和人工智能社區。
數據科學家
突然,人工智能無處不在的施壓數據科學家和ML工程師迅速取得成果。學習如何像MLflow lakehouse和工具可以加快productionization模型,提高生產率,降低風險和增加新車型的ROI。
行業經驗
加入和學習你的同行在這些專業課程集中在獨特的挑戰,用例,和數據,分析和人工智能需求的部門。
金融服務
了解如何最大限度地降低風險,提供卓越的客戶體驗和lakehouse加速創新。
政府和公共部門
學習如何lakehouse幫助解鎖全部潛能的數據交付任務目標和更好地為公民。
衛生保健和生命科學
學習方法來加速lakehouse研究和改善病人的結果。
製造業
學習lakehouse有助於優化供應鏈,促進產品創新,提高操作效率,預測滿足需求和降低整體成本。
通信、媒體和娛樂
學習方法來加速觀眾和廣告商的結果- 360°的觀眾,更低的生產,提高ARPU——lakehouse。
零售和消費品
學習lakehouse有助於利用數據的全功率零售商、供應商和合作夥伴可以跨價值鏈協作。
不要錯過今年的活動!
關注需求