Вы узнаете какие решения в области машинного обучения существуют и какие выгоды другие компании в финансовом секторе смогли получить для своего бизнеса от применения этих технологий
Как микросервисы и DevOps помогают ускорять цифровое развитие финансовой отрасли
Приглашаем на митап IT руководителей и специалистов
Технологии машинного обучения в финансовом секторе
Технологии машинного обучения дали бизнесу возможность не только улучшить существующие услуги и процессы, но и возможность создавать новые.
Вы узнаете какие решения в области машинного обучения существуют и какие выгоды другие компании в финансовом секторе смогли получить для своего бизнеса от применения этих технологий. Вас ждет: 1. Обзор технологий ML и применение в задачах бизнеса 2. Реализованные проекты – презентация эффектов 3. Простая методология оценки вероятности успеха ML проектов
КОМПАНИЯ
ДОЛЖНОСТЬ
ТЕМА
КРОК
Менеджер по продвижению решений
Как микросервисы и DevOps помогают ускорять цифровое развитие финансовой отрасли
Максим Морарь
1. Микросервисная архитектура и devops в формате управляемого сервиса: выгоды и преимущества 2. Что важно при реализации? Как подступиться? 3. Варианты реализаций на примере кейсов в банках 4. Кейс применения услуги на базе AWS
КОМПАНИЯ
ДОЛЖНОСТЬ
ТЕМА
Opsguru
Директор департамента анализа данных OpsGuru
От дата-решений к дата-продуктам: Data Mesh и современные практики работы с данными
Если для быстрых инсайтов и качественных решений бизнес должен отслеживать и анализировать все больше событий и источников данных, ужесточаются требования к срокам проектов и борьба департаментов за внутренних разработчиков и ИТ-ресурсы.
Это стимулирует переход от монолитного Data Lake к распределенной Data Mesh. Когда под отдельные задачи строят платформу данных на современной распределенной архитектуре с возможностью самообслуживания, и данные воспринимают как продукт.
О подходе и возможностях AWS для Data Mesh рассказывает Роман Гайдаенко, Директор департамента анализа данных OpsGuru, 13 лет в области обработки и анализа данных, экс руководитель департамента анализа данных «Lamoda».