सेंट पीटर्सबर्ग में मिटप: डेटा इंजीनियरिंग और बहुत कुछ

तिथि इंजीनियर वे लोग हैं जिनके बिना डेटाबेस के क्वेरी के अंत से पहले ही सो जाएंगे, और तिथि वैज्ञानिक डेटा में डूब जाएंगे। यह दूसरों और खुद को बताने का समय है कि हम क्यों और कैसे काम करते हैं।

दुर्भाग्य से, सेंट पीटर्सबर्ग में डेटा विश्लेषकों और डेटा इंजीनियरों के लिए लगभग एकमात्र विशेष सम्मेलन इस वर्ष रद्द कर दिया गया था, लेकिन हम व्रीक टेक क्लब में लंबे समय तक उदास नहीं रहने और 15 नवंबर को उत्तम दर्जे के वक्ताओं के साथ एक आरामदायक ट्यूब बैठक की व्यवस्था करने का फैसला किया।

क्या आप डेटा के साथ काम करते हैं जो रैम में फिट नहीं होता है? वितरित कंप्यूटिंग का उपयोग करना है? बधाई हो, आप एक डाटा इंजीनियर हैं। आईटी में कई लोगों के लिए, यह शब्द लीन एनालिटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बीच सिर्फ एक सौदेबाजी की तरह लगता है। हम डेटा इंजीनियरों के बारे में एक अलग विशेषता के रूप में बात करना चाहते हैं, न कि अगले बिग डेटा मीट अप में एक छोटी सी बात के हिस्से के रूप में।

कार्यक्रम और वक्ताओं:

अलेक्जेंडर एलिसेव, व्रीक - डेटा इंजीनियरिंग: डेटा से इंजीनियरिंग तक कैसे पहुंचें

हम क्लिकस्टेम के प्रसंस्करण दृष्टिकोणों के बारे में बात करेंगे और हमारा दृष्टिकोण विश्लेषणात्मक से डेटा इंजीनियरिंग में कैसे बदल गया है, हमने किन इंजीनियरिंग सिद्धांतों का उल्लंघन किया है, और डेटा इंजीनियरिंग में उनका उल्लंघन कैसे रोकें। मैं उन समस्याओं के बारे में बात करूंगा, जो डेटा स्रोतों को डिजाइन करने में त्रुटियों के उदाहरण के रूप में हैं (ईटीएल से डेटा कॉम्प्लेक्स में अधिक जटिल योजना के साथ), उदाहरण के रूप में एयरफ्लो का उपयोग करके पाइपलाइनें, हमारी प्रौद्योगिकियों की सीमाएं (ओआरसी, झांकी, संसाधनों की कमी, जेनकिन्स पर पाइपलाइन) )। आप सीखेंगे कि हमने पाइपलाइन और डेटा प्रोसेसिंग को डिज़ाइन करने के लिए अपना दृष्टिकोण कैसे बदला।

विटाली Khudobakhshov, JetBrains - अपाचे स्पार्क में अनुप्रयोग परीक्षण

डेटा विश्लेषण अनुप्रयोगों में त्रुटि की लागत अक्सर बहुत अधिक होती है। लेकिन एक ही समय में, कोड की तुलना में विफलताओं में डेटा की भूमिका सामान्य से बहुत अधिक है। उन अनुप्रयोगों में त्रुटियों को कैसे कम करें जो परीक्षण और डिबग करना मुश्किल है? ऐसे मामले में कोड और परीक्षण कैसे लिखें ताकि कई घंटों की महंगी मशीन समय बर्बाद न हो? यही मैं थोड़ी बात करना चाहता हूं।

सर्गेई येशेव, डेटाफायर - शब्दार्थ तकनीकों का उपयोग करके डेटा का प्रबंधन और ज्ञान कैसे स्टोर करें।

मैं आपको इसके बारे में बताऊंगा:

• डेटा संग्रह, परिवर्तन और प्रबंधन;
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