addressalign-toparrow-leftarrow-rightbackbellblockcalendarcameraccwcheckchevron-downchevron-leftchevron-rightchevron-small-downchevron-small-leftchevron-small-rightchevron-small-upchevron-upcircle-with-checkcircle-with-crosscircle-with-pluscrossdots-three-verticaleditemptyheartexporteye-with-lineeyefacebookfolderfullheartglobegmailgooglegroupsimageimagesinstagramlinklocation-pinm-swarmSearchmailmessagesminusmoremuplabelShape 3 + Rectangle 1outlookpersonJoin Group on CardStartprice-ribbonShapeShapeShapeImported LayersImported LayersImported Layersshieldstartickettrashtriangle-downtriangle-uptwitteruseryahoo

Felhőtárház

Felhőben futtatott adattárház alapú ajánlómotor építése a hazai gyakorlatban

Ma már sokan ismerik és használják a különböző ajánlómotorokat, a Youtube, a Spotify és a Netflix közismert példák. Sokak számára ismertek az ilyen megoldások alapelvei is és mindenki tudja, hogy a Google vagy a Facebook hatalmas adatközpontjaiban  a kifinomult technikájú gépi tanulás a mindennapok része. Eddig az elmélet.

De mi van akkor, ha a gyakorlatban kell mindezt megvalósítani? Ha nem áll mögötted egy hatalmas szerverpark és mérnökök százai? Ha mindezt itthon kell elérni és csak fél éved van rá? Ha nem a tökéletes algoritmust keressük, hanem a gazdaságosat-eredményeset? Egyáltalán mikor eredményes egy algoritmus? Hogyan álljunk neki az egésznek?

Megmutatjuk!

Szakembereink a fent vázolt kihívásokra adtak sikerest választ, s most megmutatjuk nektek a legfontosabb kérdéseket és a rövid válaszokat.

·  Miben más egy gyakorlati adattárház és ajánlómotor projekt, mint egy akadémiai  versenyhelyzet, vagy egy elméleti gondolkodás?

·  Hogyan dolgozz fel valósidejű adatokat?

·  Milyen real-time adattárház architektúrát építeni 100%-ig a felhőben?

·  Hogyan kell eredményes ajánlómotort építeni? Mit jelent az, hogy eredményes a motor?

·  Hogyan kell adattárház időgépet építeni?

·  Hogyan készíthetsz skálázható megoldást minderre?

·  Hogyan használjunk kész komponenseket ajánlómotor elkészítésében?

Esettanulmány egy adattárház és egy arra épülő ajánlómotor felépítésére melyet egy multinacionális médiacég részére készített a Stratis Kft. Megvalósítási Kompetencia Központ.

Ha már van némi tapasztalatod felhő alapú technológiákban vagy adattárház építésben, akkor gyere és beszélgess szakértő kollégáinkkal!

Jelentkezés:

• Önéletrajz elküldésével a [masked]-ra "Meetup regisztráció" jeligével. Ebben az esetben a részvétel INGYENES. 

• Ha korábban már regisztráltál önéletrajzzal, akkor is INGYENES. Csak írj nekünk egy e-mailt a [masked]-ra "Meetup regisztráció" jeligével. 

• Ha nem szeretnél önéletrajzot küldeni, akkor a belépő regisztráció nélkül 1000Ft, amelyet a helyszínen vásárolhatsz meg.

Szeretnél értesítést kapni későbbi meetupjainkról? 

Légy része szakmai közösségünknek a Facebook csoportunkon és a meetup.com-on keresztül! 

További információ a Schönherz Bázisról: https://schonherzbazis.hu

Ha érdekelnek a friss mérnök állások és mérnöki hírek, akkor kövess minket a Facebookon!


Join or login to comment.

Our Sponsors

People in this
Meetup are also in:

Sign up

Meetup members, Log in

By clicking "Sign up" or "Sign up using Facebook", you confirm that you accept our Terms of Service & Privacy Policy