Конференция

DataOps 2020: как правильно обработать большие данные

22 июл
СР
0-5000
Россия, Москва

DataOps 2020: как правильно обработать большие данные

Необходимость моментального реагирования на постоянно меняющиеся запросы бизнеса требует создания не только надежных и быстрых технологий обработки больших данных, но и гибких прикладных и управляющих процессов, а также изменения корпоративной культуры. Концепция DataOps появилась относительно недавно, и под ней понимается оперативный и беспрепятственный обмен данными между data scientist, бизнес-аналитиками, разработчиками, руководителями и пользователями. Для этого в проектах используются методы Agile (Scrum, Kanban и т.д.), командные системы управления проектами, средства управления версиями (GitHub и пр.), технологии контейнеризации и виртуализации (Docker, Rocket, Kubernetes и т.д.), технические решения для управляемого конвейера данных.


Темы:

• Чем DataOps отличается от DevOps?
• Как связаны DataOps, цифровизация и Agile-подходы?
• Какие инструменты обеспечивают непрерывную работу с большими данными?
• Какова роль data scientist, бизнес-аналитиков, разработчиков, руководителей и пользователей в процессе работы с большими данными?
• Как использовать Agile в DataOps?
• Как управлять проектом больших данных?
• Как организовать управление версиями?
• Какие технологии контейнеризации и виртуализации выбрать?
• Какой должна быть ИТ-инфраструктура, обеспечивающая бесперебойную работу конвейера данных цифрового предприятия?
• Чем отличаются DevOps и DataOps-инженеры?


Страница мероприятия: https://events.cnews.ru/events/dataops_2020__kak_pravilno_obrabotat_bolshie_dannye.shtml




Отзывы

о мероприятии
об организаторе

Ваш отзыв будет первым!

Похожие мероприятия

Конференция
Цифровой музей
28 окт
СР
Москва, Россия
МВЦ "Крокус экспо"
Подробнее
Конференция
ACCELERATE GLOBAL 2020
28 окт
СР
Онлайн-трансляция
 
Подробнее
Форум
ITFin Russia Forum 2020
28 окт
СР
Онлайн-трансляция
 
Подробнее
Саммит
CDO/CDTO Summit & Award 2020
28 - 29 окт
СР-ЧТ
Онлайн-трансляция
 
Подробнее

Рекомендуем