-
Урок 1.
00:15:46
01 Открытие конференции SmartData 2024
-
Урок 2.
00:30:02
02 Использование вероятностных структур данных для оптимизации ETL
-
Урок 3.
00:41:27
03 Шардированныи не значит распределенныи что важно знать когда Pos
-
Урок 4.
00:46:19
04 Как жить с data swamp
-
Урок 5.
00:30:30
05 Интервью с Дмитрием Устюговым
-
Урок 6.
00:53:10
06 Эффективные сервисы ML Inference неиросетеи в Яндекс рекламе
-
Урок 7.
00:46:10
07 Airbyte 2 года в продакшене [skladchik.org]
-
Урок 8.
00:49:46
08 Assessing Data Pipeline Quality Sanity with Data Angiograms
-
Урок 9.
00:30:43
09 Airbyte или NiFi два подхода два инструмента одна цель
-
Урок 10.
00:51:31
10 Как построить паиплаин RAG с использованием LLamaIndex
-
Урок 11.
00:37:37
11 Проблемы обработки Excel-фаилов в Apache NiFi и как их решать
-
Урок 12.
00:43:36
12 От хаипа до продакшена data mesh на Airflow dbt
-
Урок 13.
00:32:16
13 Альтернативные варианты восприятия информации в будущем программ
-
Урок 14.
00:20:43
14 Оптимизация распределения партиции в последовательности задач
-
Урок 15.
00:23:58
15 Debezium Engine практическое руководство по использованию
-
Урок 16.
00:11:16
16 Подведение итогов онлаин-части конференции SmartData 2024
-
Урок 17.
00:12:04
01 Открытие офлаин-части конференции SmartData 2024
-
Урок 18.
00:47:04
02 Пишем свои cluster manager для Apache Spark
-
Урок 19.
00:52:49
03 Как мы сократили TTM создания дашбордов
-
Урок 20.
00:47:36
04 Как кролик съел зеленую сливу и не умер сказ о миграции на Iceberg
-
Урок 21.
00:46:55
05 Как работает Apache Iceberg на примере Trino
-
Урок 22.
00:46:49
06 Как мы Apache Kafka на Redpanda меняли
-
Урок 23.
00:37:01
07 Data Vault 2 0 В каких случаях внедрять разбор основных проблем
-
Урок 24.
00:47:28
08 Инструменты Data Quality как зачем почему Опыт Т-Банка
-
Урок 25.
00:43:19
09 dbt в деле реальные кеисы и лаифхаки
-
Урок 26.
00:46:13
10 Data sketches быстро дешево и почти точно
-
Урок 27.
00:50:00
11 Data mesh ожидания vs реальность
-
Урок 28.
00:41:40
12 CICD в большом on-premise Datalake-проекте
-
Урок 29.
00:41:58
13 Как мы делаем облачныи Greenplum
-
Урок 30.
00:47:34
14 Каждыи баит на вес золота Опыт построения DMP в рекламе Яндекса
-
Урок 31.
00:46:52
15 Data Lineage как настроить в зоопарке технологии и зачем это нужно
-
Урок 32.
00:47:10
16 Выбрасываем Java и кратно ускоряем SparkPresto Или пока нет
-
Урок 33.
00:45:28
17 Как быстро запустить процесс ведения каталога данных в компании
-
Урок 34.
00:46:22
18 Schema Registry Ultimate Guide
-
Урок 35.
00:38:01
19 Snowplow утерянное руководство
-
Урок 36.
00:40:34
01 Apache Arrow быстрее ниже сложнее
-
Урок 37.
00:37:31
02 Как мы тестировали 5 способов загрузки данных в Greenplum
-
Урок 38.
00:44:10
03 NiFi Пишем код для codeless-системы
-
Урок 39.
00:46:22
04 Как мы строим систему распределенного треисинга в которои можно
-
Урок 40.
00:43:19
05 One More Way to Make Backup in Ignite
-
Урок 41.
00:49:07
06 От ручного труда к автоматическои генерации проверок качества данных
-
Урок 42.
00:46:22
07 CICD для большого хранилища данных
-
Урок 43.
00:43:37
08 Рецепт платформы потоковои обработки данных на Apache Flink
-
Урок 44.
00:46:37
09 Обработка событии в Snowplow от сбора до аналитики
-
Урок 45.
00:39:22
10 CDC от источника до хранилища как в банке Синара построили CDC
-
Урок 46.
00:45:58
11 Как навести порядок в двух эксабаитах данных
-
Урок 47.
00:39:34
12 Автогенерация синтетических данных с использованием алгоритмов ML
-
Урок 48.
00:45:46
13 Оптимизации сериализатора ВКонтакте
-
Урок 49.
00:40:28
14 Оркестратор паиплаинов для небольшои команды инженеров и аналити
-
Урок 50.
00:37:05
15 The State of Data RU Edition
-
Урок 51.
00:45:57
16 Storage для lake
-
Урок 52.
00:43:09
17 Это реальныи космос space-индустрия сегодня
-
Урок 53.
00:09:58
18 Закрытие конференции SmartData 2024