спікери
-
Lead of BI & Data Management
speaker
Андрій Панченко
Андрій має за плечима понад 5 років досвіду у сфері аналізу даних. Працював на позиціях Data Analyst & BI Engineer, Product Analyst, BI Product Manager у сферах банкінгу, фінтех, медіа та мобільних додатків. Андрій вміло керує великою кількістю даних у бізнесах.
-
Middle+ BI\Data Engineer
speaker
Ілля Маляренко
Має понад 3 роки досвіду та експертизу в роботі з базами даних Snowflake, MySQL, PostgreSQL, Cassandra та MongoDB. За його плечима проєкти в медіа, охороні здоров’я та нерухомості.
-
Data Engineer
speaker
Віктор Польовий
Віктор має 5-річний досвід в Data Engineering. Експерт в управлінні даними, моделюванні, ETL-задачах, автоматизації систем та розробці сховищ даних. Нещодавно він вдосконалив підхід до обробки даних на базі Python/PySpark в одному з найбільших банків України.
Теми спікерів
-
Андрій Панченко
Implementation of BI solutions and data-driven approach in companies in Ukraine and abroad
Опис необхідності переходу на підходи, керовані даними, з використанням BI-інструментів. Порівняння використання BI-технологій в українських та закордонних компаніях. Ставлення до BI рішень. Основні виклики з якими стикаються професіонали в цій сфері. Важливість спеціаліста з даних для своєчасного реагування на події та бізнес-діяльність. Завдання BI-спеціаліста як піонера в команді, підводний камінь швидких рішень.
-
Мова:українська
-
-
Ілля Маляренко
Introduction to DBT: A tool for organizing and transforming data. Learn how DBT can help you build better data pipelines and save money
У цій презентації ви дізнаєтеся про переваги використання DBT для аналітиків та інших членів групи обробки даних, які беруть участь у процесах прийняття рішень. Ви також дослідите можливості DBT і його відмінності від інших інструментів, пов’язаних з даними, таких як Oracle Data Integrator або Looker. Презентація міститиме кілька прикладів ефективного впровадження DBT в різних проектах і компаніях. Ця презентація буде цікава всім, хто хоче дізнатися більше про DBT і про те, як це може допомогти їм створити кращі конвеєри даних і аналітику.
-
Мова:українська
-
-
Віктор Польовий
Introduction to PySpark
Оскільки обсяг даних продовжує зростати, ситуації, коли дані стають занадто великими для обробки на одній машині, стають все більш поширеними. На щастя, такі технології, як Apache Spark, Hadoop та інші, були розроблені для вирішення саме цієї проблеми. Можливості цих систем можна використовувати безпосередньо з Python за допомогою PySpark. У цьому посібнику ви дізнаєтесь, що таке PySpark, навіщо він використовується, хто ним користується та що кожен повинен знати, перш ніж занурюватися в PySpark. Це включає розуміння таких концепцій, як Big Data, Hadoop і MapReduce, а також огляд SparkContext, SparkSession і SQLContext.
-
Мова:українська
-