Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум

  1. Урок 1. 00:14:33
    Открытие конференции SmartData 2021
  2. Урок 2. 00:58:07
    Apache Airflow 2.3 and beyond: What comes next?
  3. Урок 3. 00:53:18
    DWH как продукт
  4. Урок 4. 00:52:49
    Greenplum и Anchor modeling: Как мечты разбиваются о реальность
  5. Урок 5. 00:53:58
    Разговор в телевизоре
  6. Урок 6. 00:16:09
    Big Data Tools: Демо
  7. Урок 7. 01:06:41
    Delta Lake data layout optimization
  8. Урок 8. 01:00:59
    Hadoop 3: Erasure coding catastrophe
  9. Урок 9. 00:59:10
    Каталог и озеро данных на базе MongoDB, собираем технологический стек по кусочкам
  10. Урок 10. 01:06:53
    Разговор в телевизоре
  11. Урок 11. 00:17:21
    Как облачные технологии меняют архитектуру баз данных и почему это важно
  12. Урок 12. 01:05:54
    Lessons learned from using machine learning to optimize database configurations
  13. Урок 13. 01:04:14
    Trino (Presto) DB: Zero copy lakehouse
  14. Урок 14. 00:51:24
    «Функциональный» Spark
  15. Урок 15. 00:06:16
    Открытие
  16. Урок 16. 00:42:50
    An experience report on strategies for working with Cloud Storage
  17. Урок 17. 01:01:35
    Как прикрутить SQL к чему угодно при помощи Apache Calcite
  18. Урок 18. 00:56:48
    Обработка и проверка данных для компьютерного зрения в офисах продаж МТС по всей России
  19. Урок 19. 00:50:15
    Разговор в телевизоре
  20. Урок 20. 00:16:15
    Projector: что это такое и как оно работает
  21. Урок 21. 01:01:20
    Optimizing test data coverage in functional testing
  22. Урок 22. 00:53:31
    Этапы построения платформы аналитических данных в облаках
  23. Урок 23. 01:04:58
    Airflow 2.х SaaS
  24. Урок 24. 00:54:34
    Построение кросс-ID для веб-аналитики
  25. Урок 25. 01:00:03
    How to bring advanced analytics to hybrid data storage with Vertica
  26. Урок 26. 01:00:03
    От одной большой ETL-джобы до процесса проведения экспериментов над дата-пайплайнами
  27. Урок 27. 01:11:39
    Архитектура высокопроизводительных распределенных SQL-движков
  28. Урок 28. 00:09:40
    Открытие
  29. Урок 29. 00:59:55
    Воркшоп. Создание эффективной модели данных для ... (часть 1)
  30. Урок 30. 01:01:54
    Вставить в ClickHouse и не умереть
  31. Урок 31. 01:03:52
    Apache Spark as an in-memory-only data processing engine?
  32. Урок 32. 00:54:27
    Разговор в телевизоре
  33. Урок 33. 00:15:12
    MLOps в Ozon
  34. Урок 34. 01:03:06
    Воркшоп. Создание эффективной модели данных для ... (часть 2)
  35. Урок 35. 00:59:19
    Сказ про то, как мы DWH строим: От реплик MySQL до Exasol + ClickHouse
  36. Урок 36. 00:46:26
    Spark Yoga — saving time & money with lean data pipelines
  37. Урок 37. 00:57:14
    Разговор в телевизоре
  38. Урок 38. 01:00:21
    Dremio SQL Lakehouse: Быстрые данные для всех
  39. Урок 39. 00:55:51
    Как устроена поставка данных в Яндексе и почему мы больше не боимся перекладывать JSON'ы
  40. Урок 40. 01:10:04
    NiFi on a large scale: Архитектура, мониторинг, лучшие практики
  41. Урок 41. 00:09:38
    Открытие
  42. Урок 42. 01:02:57
    How an analytical database stopped me smoking: A practical story with Exasol
  43. Урок 43. 00:55:06
    Рабочее место D-people — опыт Сбер
  44. Урок 44. 00:58:20
    Цикл жизни ML-моделей в Cherry Labs
  45. Урок 45. 00:53:10
    Разговор в телевизоре
  46. Урок 46. 00:59:36
    Два типа инженеров данных
  47. Урок 47. 00:58:27
    Воркшоп. Делаем жизнь инженеров проще с Big Data Tools
  48. Урок 48. 00:56:23
    Create a git-like experience for Data Lake analytics
  49. Урок 49. 00:51:24
    Разговор в телевизоре
  50. Урок 50. 00:57:16
    Self-service BI: Практика построения модели данных
  51. Урок 51. 01:00:12
    Как мы строим Feature store
  52. Урок 52. 00:59:41
    Круглый стол: Что, если не Hadoop
  53. Урок 53. 00:04:12
    Закрытие конференции SmartData 2021