Big Data и ML архитектуры пайплайнов // Демо-занятие курса «Software Architect»

На этом вебинаре мы будем обсуждать следующие темы:
1. Stream processing (обработка данных в режиме реального времени):
Вы узнаете о поточной обработке данных - мощной и эффективной технологии, позволяющей анализировать и обрабатывать данные в режиме реального времени. Мы рассмотрим различные инструменты и фреймворки, которые помогут вам построить эффективные поточные пайплайны обработки данных.
2. Batch processing (пакетная обработка данных):
Вы узнаете о пакетной обработке данных и ее значении при работе с большими объемами информации. Будут рассмотрены различные стратегии обработки данных в пакетном режиме, а также наиболее популярные инструменты и платформы, используемые для реализации пакетных пайплайнов.
3. Kappa и Lambda архитектуры:
Вы познакомитесь с двумя основными архитектурами, используемыми для обработки данных в реальном времени - Kappa и Lambda. Мы рассмотрим принципы работы каждой из них, их основные преимущества и недостатки, а также сравним их эффективность для различных задач обработки данных и машинного обучения.
4. Обзор технологического домена:
В конце вебинара мы представим вам обзор ключевых технологий и инструментов, используемых в домене обработки больших данных и машинного обучения. От мощных инструментов хранения и обработки данных до инструментов для разработки и управления пайплайнами машинного обучения - вы получите полное представление о современных возможностях и инновациях в этой области.
«Software Architect» - otus.pw/b3ndj/
Преподаватель: Денис Лавров - занимается разработкой более 17 лет, последние 3 года занимается проектированием систем хранения больших данных и их интеграции в MLOps процессы
Пройдите опрос по итогам мероприятия - otus.pw/lsaO/
Следите за новостями проекта:
Telegram: t.me/Otusjava
ВКонтакте: otus.pw/850t
LinkedIn: otus.pw/yQwQ/
Хабр: otus.pw/S0nM/