Митап сообщества Deworkacy Big Data [Hub] про инструменты и технологические решения для работы с данными. Как и почему именно такие решения используют для работы с данными? Особенности, характеристики и примеры внедрения инструментов и технологических решений.

В рамках митапа выделяем такую повестку: 

1. опыт построения высоконагруженных систем для решения бизнес-задач;
2. опыт использования аутсорсных решений для высоконагруженных систем: эко-система Hadoop (утилиты, библиотеки, фреймворки);
3. оптимизация ML-решений бизнес-задач с помощью инфраструктуры.

Нам интересны спикеры и кейсы про внутреннюю технологическую историю от экспертов-практиков

Хотим сделать упор на оптимизацию работу ML-моделей для высоконагруженных систем (в том числе при необходимости работы с потоковыми данными).  Например, профилирование для интернет-систем таргетирования

Кому будет интересно принять участие: 

1. CТО;
2. архитекторам;
3. тем, кто выбирает или хочет модернизировать инструменты работы с “большими” данными (при этом с высокой нагрузкой);
4. продвинутым аналитикам, работающим с большими базами данных и интересующиеся мат частью.

ПРОГРАММА 

• "Как экономить деньги на кэшировании с помощью Tarantool"

Спикеры: Александр Зарайский (менеджер продукта, MailRu Group) и Павел Лапаев (менеджер по продвижению продуктов)

Расскажут про свой кейс, в котором классические три скорости IT и их проблемы вынудили нас искать дополнительные способы обработки быстрых данных — поверх классического кэширования, репликации и шардинга.

• "Как мы справляемся с высокими нагрузками и быстро ставим эксперименты: кейс музыки в ok.ru"

Спикер:  Юрий Макаров, Data Scientist, OK.ru (Mail.Ru Group)