Build On Live : Données et analytique

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Plongez dans le monde des données et de l'analytique

 
La première édition de Build On Data and Analytics portait sur des sujets couvrant les défis de l'ingénierie des données, du traitement des données à grande échelle, de l'analyse des données open source, du machine learning et bien plus encore. Les experts techniques d'AWS ont été rejoints par certains des plus éminents experts de la communauté technique tels que Matt Wood, Zhamak Dehghani, Tim Berglund, Barr Moses, Alex DeBrie, Gwen Shapira, etc.
 
Les matériaux sont particulièrement pertinents pour :
  • Ingénieurs de données, ingénieurs DataOps/MLOPS
  • Architectes de données, analystes de données, administrateurs de bases de données
  • Les responsables des produits de données, les scientifiques des données et toute autre personne passionnée et intéressée par la création de solutions dans ce domaine.

Enregistrements des sessions

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Build On - Données et analytique - Programme

Présenté par : Darko Mesaros, Responsable principal de la promotion des développeurs, AWS et Dani Traphagen, Architecte de solutions principale pour les startups, AWS

Date de début 
HEURE NORMALE DU PACIFIQUE   
 Date de fin 
HEURE NORMALE DU PACIFIQUE   
 Session
titre   
Invités
9 h  9 h 30  Introduction et présentation  Darko Mesaros, Responsable principal de la promotion des développeurs, AWS et Dani Traphagen, Architecte de solutions principale pour les startups, AWS
9 h 30  9 h 55  Que se passe-t-il dans le monde des données et de l'analytique ?
Matt Wood, Vice-Président de l'analytique métier, AWS et Lena Hall, Directrice des relations développeurs, Amérique du Nord, AWS
10 h 00  10 h 25  Bases de données NoSQL Alex DeBrie, Héros des données AWS
10 h 30  10 h 55  Capture des données de changement d'ingestion des données Abishek Gupta, Responsable principal de la promotion des développeurs, AWS et Steffen Hausmann
11 h  11 h 25  Qualité, observabilité et fiabilité des données Barr Moses, PDG, Co-fondateur de Monte Carlo
11 h 30  11 h 50  L'analytique des données dans le cloud, un avenir sans serveur Wojciech Gawronski, Responsable principal de la promotion des développeurs, AWS
11 h 50  12 h  Pause à la moitié de la diffusion  Hôtes 
12 h  12 h 25  Traitement de données à grande échelle Gwen Shapira, Directrice en charge des produits, Stealth Startup
12 h 30  12 h 55  Un ETL pas comme les autres : accélération de la modernisation et de la migration ETL Navnit Shukl, Architecte principal de solutions, AWS
13 h 00  13 h 25  Traitement des flux, analytique des données à grande échelle Tim Berglund, Vice-Président des relations développeurs, StarTree
13 h 30  13 h 55  Créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning dans Amazon Redshift à l'aide de SQL avec Amazon Redshift ML Rohit Bansal, Architecte de solutions spécialiste de l'analytique, AWS
14 h 00  14 h 15  Servez-vous d' Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) pour programmer des tâches Spark sur Amazon EMR sans serveur : une démonstration en direct présentant comment exécuter des tâches Spark sans serveur avec Airflow Damon Cortesi, Responsable principal de la promotion des développeurs, AWS
14 h 20  14 h 55  À venir
À venir
15 h 00  15 h 25  Unifier des silos de données en connectant et partageant des sources de données variées : cas d'utilisation de service financier Jessica Ho, Architecte principale de solutions partenaires, AWS et Saman Irfan, Architecte de solutions spécialisées
15 h 30  15 h 55  Lacs de données transactionnels à l'aide d'Apache Hudi Shana Schipers,Architecte de solutions spécialisées, Analytique, AWS
16 h 00  16 h 25  Combler les lacunes du multi-cloud à l'aide de solutions open source Lotfi Mouhib, Architecte principal de solutions de territoire, AWS
16 h 30  16 h 55  L'histoire et le futur de l'analytique de données dans le cloud Imtiaz Sayed, Responsable technique, Analytique, AWS
17 h 00  17 h 15  Un message de l'équipe de prototypage AWS (pré-enregistré)
À venir
17 h 15  17 h 25  Fin de la diffusion  Hôtes 

Hôtes Build On Live

IA et machine learning

  Dani Traphagen, Architecte de solutions principale pour les startups et hôte, AWS

Dani Traphagen est une architecte de solutions principale qui se concentre sur les sciences de la vie. Sa passion est d'aider les clients à concrétiser leurs idées. Pendant ses études, elle s'est consacrée à la biologie moléculaire et cellulaire et a travaillé dans le service informatique lorsqu'elle était à l'université. Une fois diplômée, Dani a été embauchée chez GitHub et a commencé à travailler avec des startups dans le domaine des logiciels open source. Elle a travaillé en tant que formatrice technique et architecte de solutions chez DataStax, GridGain et Confluent. Dani apporte désormais son expérience scientifique à l'interface de cloud computing afin d'aider ses clients chez AWS. Elle prodigue des conseils sur le parcours de startup et aide les autres à suivre le processus de développement de leurs activités. Pendant son temps libre, Dani est adepte des sports aquatiques. S'il y a deux atomes d'hydrogène et un atome d'oxygène dans les parages, vous pouvez être sûr de trouver Dani et sa planche pas loin.
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IA et machine learning

 Darko Mesaros, Responsable principal de la promotion des développeurs et hôte, AWS

Darko, Responsable principal de la promotion des développeurs basé à Seattle, WA. Son objectif est de partager sa passion et son expertise technologique avec des ingénieurs, des développeurs, des créateurs et des passionnés de la technologie dans le monde entier. Si quelque chose peut être automatisé, Darko essaiera sans doute de le faire. Darko se concentre principalement sur les outils de DevOps et de gestion, dans lesquels l'automatisation, les pipelines et les outils de développeur efficaces sont les maîtres mots. Cliquez moins et codez plus pour ne pas avoir à vous répéter, telle est sa devise ! En tant que passionné d'ordinateurs anciens, il possède une collection d'ordinateurs et de jeux, qui lui ont servi d'inspiration et lui ont donné envie de bricoler avec les ordinateurs autant que possible ! Par exemple, déployer une infrastructure AWS via un Commodore 64.

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