Митап пройдется по существующим технологиям и предложит методологию выбора по требованиям и на основе прошлого опыта опишет ключевые моменты, которые позволяют: не мешать работать, не создавать теневой работы и расхода, повысить возможности разработчиков и прозрачность, создав атмосферу доверия и принятия решений на основе фактов. Случаи из окопов по усмотрению и желанию. План: - Обзор технологий и их релевантных характеристик - Ключевые аспекты выбора - Плохие best practices и как уберечься от них - бульдоги, носороги, и как же их скрещивать - Q&A

Компании внедряют машинное обучение и нанимают исследователей данных (data scientists) в надежде повысить конкурентоспособность своего бизнеса, однако по сравнению с классическими инструментами, такими например, как управление бизнес-правила, для большинства типовых задач, эффект выливается лишь в приросте на несколь процентов. Тем не менее, на больших объемах применение новых инструментов дает ощутимый результат, несмотря на то, что их внедрение влечет большие инвестиции хотя бы в квалифицированных специалистов. В докладе рассматривается инфраструктура Google Cloud Platform, предназначенная для обработки данных и решения типовых задач машинного обучения с помощью инструмента Google AutoML, позволяющего исследователям данных экономить массу времени, перераспределяя его на решение наукоемких задач.

Яндекс - крупнейший оператор ЦОДов в России и СНГ. Обзор будет посвящен возможностям Яндекс.Облака: - как устроены управляемые базы Clickhouse, MongoDB, PostgreSQL и MySQL - как устроены управляемые службы Kubernetes и DataLens - поговорим о Yandex DB и анализе данных в Яндекс.Облаке