Интересное для дата-инженеров на других конференциях
PiterPy
Наша новая конференция для всех, кто использует Python в своей работе — разработчиков, дата-инженеров, дата-аналитиков, ML-инженеров, тестировщиков и тимлидов.
18–19 октября онлайн, 28 октября офлайн.
Елизавета Пушкарева — «Абонент временно доступен»
Как ни странно, в 21 веке звонки — один из основных способов коммуникации. Из них можно добыть больше полезных текстовых данных, чем из переписок в мессенджерах. Из доклада Елизаветы вы узнаете, как провести NLP-анализ данных из звонка и составить отчеты, дружелюбные для читающего их человека.
Дмитрий Сошников — «mPyPl: функциональный способ организовать обработку данных в Python»
Поговорим о подготовке данных для ML. Что делать, если они слишком велики для Pandas DataFrame, но слишком малы, чтобы использовать Spark или Databricks? Дмитрий расскажет про библиотеку, с помощью которой удобно обрабатывать такие данные.
Валерия Юшенко — «Как найти место кота в 3D-мире с помощью PyTorch3D»
Компьютерная графика активно используется для решения задач компьютерного зрения — и функциональность фреймворков TensorFlow и PyTorch была расширена под эти задачи. Валерия расскажет, как можно работать с 3D-данными с помощью библиотек TensorFlow Graphics и PyTorch3D.
Алексей Фирстов — «Нейросетевой подход к решению задачи кредитного скоринга»
Кредитный скоринг — классическая задача для банка. За годы ее решения накопились тонны инструментов. Как выбрать лучший?
Большинство методов опирается на классические модели машинного обучения, поэтому вы гарантированно теряете информацию при работе с последовательными данными.
Алексей расскажет, как обойти эти риски и повысить продуктовые метрики в задаче кредитного скоринга с использованием нейросетевого подхода.
Артем Грибуль — «Как мы делали фреймворк для наших ML-проектов... и у нас получилось»
Когда каждая ML-модель лежит в своем репозитории и все они имеют собственную систему управления версиями и вывода в прод — это больно. Команда разработчиков Тинькофф смогла унифицировать разработку этих моделей с помощью удобного фреймворка. Артем расскажет об истории создания этого фреймворка и даст полезные советы.
Денис Шелемех — «Проект по переводу отчетов международной страховой компании с Oracle на современный Big Data стек»
Как перевести отчеты международной страховой компании с Oracle на современный Big Data стек? Денис расскажет, как с командой делал PoC стримингового ELT-пайплайна с помощью Kafka, Spark, AWS S3.
Напоминаем, в программе PiterPy есть целый трек, посвященный ML/AI и дата-инжинирингу — возможно, в нем вы найдете еще несколько полезных докладов.
Heisenbug
Конференция по тестированию. 7–8 ноября онлайн, 18 ноября офлайн.
Сергей Бронников — «Добавляем поддержку скриптового языка в AFL и LibFuzzer на примере Lua»
Сергей Бронников расскажет, как он реализовал поддержку фаззинга Lua-скриптов в популярных движках American Fuzzy Lop и libFuzzer. Это позволило найти проблемы, которые не находили другие тесты.
Эти доклады — лишь наш выбор. Мы уверены, что вы сможете найти что-то интересное на других наших конференциях! Полный список можно посмотреть здесь.