Name: 126. spotkanie Data Community Krakow
Start: 2024-12-18T18:00:00+01:00
End: 2024-12-18T20:00:00+01:00
Location: Wyższa Szkoła Ekonomii i Informatyki w Krakowie

Zapraszamy na ostatnie w tym roku kalendarzowym, 126. spotkanie krakowskiej grupy Data Community.

**KIEDY**
18 grudnia (środa) - 18:00
**GDZIE**
Wyższa Szkoła Ekonomii i Informatyki w Krakowie - sala Toronto
**AGENDA**
18:00 – 18:15 Rozpoczęcie spotkania, sprawy organizacyjne
18:10 – 19:10 **sp_ForceTruncate - truncate your table(s) no matter what" [sTRUNCATE-uj tabelę choćby nie wiem co] - Marek Grzymała**
19:10 – 19:40 Networking
19:40 – 20:40 **MLOps on Azure - war stories and lessons learned - Maciej Kępa**
20:40 – 20:50 Zakończenie spotkania

**ABSTRAKT**
**MLOps on Azure - war stories and lessons learned -** Około 80% projektów z dziedziny AI/ML kończy się porażką. Statystyka ta może wydawać się zaskakująca - AI jest teraz tak popularne, blueprinty gotowych rozwiązań tak łatwo dostępne, jak trudne może być zbudowanie modelu uczenia maszynowego i wystawienie go na produkcję? MLOps jest zestawem zasad i najlepszych praktyk mającym zapewnić powodzenie projektu AI w całym cyklu jego życia. Niezrozumienie lub niewłaściwe zastosowanie tych praktyk może sprawić, że również i nasze wdrożenie prędzej czy później utknie w martwym punkcie bez odwrotu. W trakcie tej sesji omówię czym jest MLOps, na jakich filarach stoi i jak na tych filarach z powodzeniem opierać wdrażane rozwiązanie. Przedstawię również przykłady "z życia wzięte" jak odejście od fundamentów rzutuje na jakość całego systemu. Całość w formie historii wojennych z projektu refaktoryzacji systemu Computer Vision opartego o serwisy chmurowe Azure wdrożonego na urządzeniach brzegowych dwóch zakładów farmaceutycznych.
**sp_ForceTruncate – truncate your table(s) no matter what. -** Komenda TRUNCATE ma wiele ograniczeń np. klucze odwołujące się do tabeli, na której ma zostać przeprowadzona (foreign keys), widoki zmaterializowane (schema-bound views) i wiele innych (niektóre trochę zaskakujące). Wykonanie TRUNCATE możliwe jest tylko po ich usunięciu. Co, jeżeli musimy uruchomić polecenie TRUNCATE „na szybko” i nie mamy czasu na identyfikację i usuwanie wszystkich ograniczeń a równocześnie chcemy zminimalizować nasze modyfikacje tak, aby po usunięciu danych nasz schemat pozostał taki sam? Proponuję wypróbowanie procedury sp_ForceTruncate. Przedstawię jej budowę i praktyczne zastosowanie na konkretnych przykładach jak również wszystkie dostępne opcje, w tym wykonanie TRUNCATE na całej bazie (z opcją wyłączenia wyjątków, gdy dane chcemy pozostawić np. na tabelach wymiarów i wyczyścić tylko tabele faktów). Prezentacja zawierać będzie także symulację potencjalnych zagrożeń i nieoczekiwanych rezultatów, związanych z operacją TRUNCATE oraz przykłady jak ich uniknąć.

**BIO**
**Maciej Kępa** \- Cloud Data Engineer & Technical Leader @ Datumo
Inżynier danych oraz lider techniczny w Datumo. Swoją karierę zadedykował obszarom AI/ML, urządzeniom brzegowym oraz IoT. Zawodowo związany z projektowaniem oraz wdrażaniem rozwiązań opartych głównie na chmurze Azure. Zwolennik sztucznej inteligencji zorientowanej na dane (Data-centric AI). Prywatnie miłośnik zwierząt, gier komputerowych oraz majsterkowania.
**Marek Grzymała** – SQL Developer @ EQTek
Pracuje z SQL Serwerem od wersji 2000. Zyskał doświadczenie w roli DBA jak i dewelopera głównie w obszarach systemów finansowych, hurtowni danych i procesów ETL. Swoje zainteresowania SQL Internals łączy z tworzeniem uniwersalnych skryptów T-SQL, pomocnych przy diagnozowaniu problemów wydajnościowych i przy codziennej pracy deweloperskiej.

Michal Sadowski

Data Community Krakow

Data Community

Technology

Database Professionals

Nonprofit

Big Data

Data Visualization

Computer Programming

Data Science

SQL Server

Data Management

Business Intelligence

Database Development

Data Analytics

Data Mining

Microsoft Azure

126. spotkanie Data Community Krakow

Wyższa Szkoła Ekonomii i Informatyki w Krakowie

Udostępnij

Data Community Krakow

126. spotkanie Data Community Krakow

Data Community Krakow

Szczegóły

Inne zainteresowania członków: