Bio

Віталій розробляє системи, орієнтовані на дані, протягом останніх 20 років і отримав величезний досвід роботи на платформах Data Science. Протягом 5 років він працював Solution Architect у Cloud Data проектах і застосував різні інноваційні підходи до швидкої обробки даних та машинного навчання. На даний момент його відповідальністю є керівництво Центром передового досвіду даних та аналітики та розвиток досвіду в хмарних службах даних.

Розробка акселератора проекту для корпоративних платформ ML, використовуючи Databriks, Kubernetes та Kafka

Data Engineering & MLOps

  • Session Language |English
Під час сесії ми розглянемо випадок побудови акселератора для платформ ML в хмарі Azure. Ми розглянемо основні компоненти та технології, такі як Databricks, Kafka та Kubernetes, і детально зупинимося на відмінностях між популярними платформами MLOps: Kubeflow проти MLFlow проти Neptune. Відкриємо підходи до проектування архітектури акселератора та випадків використання в корпоративних середовищах PROD.Зміст: 1. Тематичне дослідження акселератора проекту ML 2. Виробнича платформа ML: Databriks, Kafka, Kubernetes 3. Kubeflow проти MLFlow проти Neptune 4. Архітектура акселератора та автоматичне розгортання в хмарі 5. Демонстрація: MLOps від навчання до розгортання 6. Майбутнє акселераторів платформи ML

    Гнучкі ціни

    Ми подбали, щоб не залежно від обраного пакету, ви були активними учасниками події та отримати найкращий професійний досвід.
    Студентський

    Студентський

    Sold out

    • Всі стріми
    • Всі презентації
    • Q&A Сесії / Інтерактиви
    • Всі відео
    • Нетворкінг

    ₴Sold out

    Студентська картка обов'язкова
    Базовий

    Базовий

    Sold out

    • Всі стріми
    • Всі презентації
    • Q&A Сесії / Інтерактиви
    • Всі відео
    • Нетворкінг

    ₴Sold out

    Повний

    Повний

    Sold out

    • Всі стріми
    • Всі презентації
    • Q&A Сесії / Інтерактиви
    • Всі відео
    • Нетворкінг

    ₴Sold out

    Якщо ви хочете придбати квитки від компанії для групи колег від 5 осіб, зв’яжіться з нашим менеджером, щоб отримати індивідуальні знижки. Умови повернення квитків, перегляньте за посиланням.