Build On Live Daten und Analysen
In die Welt der Daten und Analysen eintauchen
Shownotes mit Links zu Ressourcen
- Dateningenieure, DataOps-/MLOps-Ingenieure
- Datenarchitekten, Datenanalysten, Datenbankadministratoren
- Datenproduktmanager, Datenwissenschaftler und alle anderen, die Leidenschaft und Interesse daran haben, Lösungen in dieser Umgebung zu entwickeln.
Sitzungsaufzeichnungen
Alle Sitzungen aus dem Stream sind jetzt On-Demand auf dem Build-On-YouTube-Kanal verfügbar.
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Build-On-Daten und -Analysen
Gehostet von: Darko Mesaros, Sr. Developer Advocate, AWS and Dani Traphagen, Sr. Startup Solutions Architect, AWS
Startzeit PDT |
Endzeit PDT |
Sitzung Titel |
Gäste |
---|---|---|---|
9:00 | 9:30 | Einführung und Begrüßung | Darko Mesaros, Sr. Developer Advocate, AWS and Dani Traphagen, Sr. Startup Solutions Architect, AWS |
9:30 | 9:55 | Was tut sich in der Welt der Daten und Analysen? |
Matt Wood, VP Business Analytics, AWS und Lena Hall, Head of Developer Relations, North America, AWS |
10:00 | 10:25 | NoSQL-Datenbanken | Alex DeBrie, AWS Data Hero |
10:30 | 10:55 | Data Ingestion Change Data Capture | Abishek Gupta, Principal Developer Advocate, AWS und Steffen Hausmann |
11:00 | 11:25 | Datenqualität, Beobachtbarkeit der Daten, Zuverlässigkeit der Daten | Barr Moses, CEO, Mitbegründer von Monte Carlo |
11:30 | 11:50 | Die serverlose Zukunft der Cloud-Datenanalyse | Wojciech Gawronsk, Sr. Developer Advocate, AWS |
11:50 | 12:00 | Pause in der Mitte des Streams | Hosts |
12:00 | 12:25 | Datenverarbeitung in großem Maßstab | Gwen Shapir, Chief Product Officer, Stealth Startup |
12:30 | 12:55 | Nicht Ihr durchschnittliches ETL: Beschleunigung der ETL-Modernisierung und -Migration | Navnit Shukl, Sr. Solutions Architect, AWS |
13:00 | 13:25 | Stream-Verarbeitung, Datenanalyse in großem Maßstab | Tim Berglund, Vice President von Developer Relations, StarTree |
13:30 | 13:55 | Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen für Machine Learning in Amazon Redshift unter Verwendung von SQL mit Amazon Redshift ML | Rohit Bansal, Analytics Specialist Solutions Architect, AWS |
14:00 | 14:15 | Verwendung von Amazon Managed Workflows für Apache Airflow (MWAA) zur Planung von Spark-Aufträgen auf Amazon EMR Serverless – Eine Live-Demo, die zeigt, wie man serverlose Spark-Aufträge mit Airflow ausführt | Damon Cortesi, Principal Developer Advocate, AWS |
14:20 | 14:55 | In Kürze verfügbar |
In Kürze verfügbar |
15:00 | 15:25 | Vereinheitlichung von Datensilos durch Verbindung und gemeinsame Nutzung verschiedener Datenquellen: ein Anwendungsfall aus dem Finanzdienstleistungsbereich | Jessica Ho, Sr. Partner Solutions Architecs, AWS und Saman Irfan, Specialist SA |
15:30 | 15:55 | Transaktionale Datenspeicher mit Apache Hudi | Shana Schipers, Specialist SA, Analytics, AWS |
16:00 | 16:25 | Schließen Sie die Multi-Cloud-Lücke mit Open-Source-Lösungen | Lotfi Mouhib, Sr. Territory Solutions Architect, AWS |
16:30 | 16:55 | Die Geschichte und Zukunft der Datenanalyse in der Cloud | Imtiaz Sayed, Tech Leader, Analytics, AWS |
17:00 | 17:15 | Eine Nachricht vom AWS-Prototyping-Team (vorab aufgezeichnet) |
In Kürze verfügbar |
17:15 | 17:25 | Schließen des Streams | Hosts |
Build On Live Hosts
Dani Traphagen, Sr. Startup Solutions Architect und Host, AWS
Darko Mesaros, Sr. Developer Advocate und Host, AWS
Darko ist ein Senior Developer Advocate mit Sitz in Seattle, WA. Sein Ziel ist es, seine Leidenschaft und sein technisches Know-how mit Ingenieuren, Entwicklern, Konstrukteuren und Technikbegeisterten auf der ganzen Welt zu teilen. Wenn es automatisiert werden kann, wird er dies auf jeden Fall versuchen. Darko konzentriert sich vor allem auf DevOps und Management-Tools, wo Automatisierung, Pipelines und effiziente Entwickler-Tools das A und O sind – weniger klicken und mehr programmieren, damit man sich nicht wiederholt – das ist sein Motto! Als leidenschaftlicher Sammler alter Computer hat er eine Sammlung von Computern und Spielen, die ihn dazu inspiriert haben, so viel wie möglich an Computern zu basteln! Wie die Bereitstellung der AWS-Infrastruktur durch einen Commodore 64.
Auf Daten und Analysen ausgewählte Gäste aufbauen
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