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» - 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 - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр: