DSS: Data engineering – the unglamorous reality behind data science

Andmeteadlastena oleme loomu poolest huvitatud uute uhkete masinõppemudelite ja nutikate analüüside väljatöötamisest, kuid mida on tegelikult vaja andmemahukate toodete arendamiseks? Seminaril tutvustatakse edukate andmeteaduslike lahenduste loomise taga olevat ebaglamuurset reaalsust. Kuidas koguda ja salvestada reaalajas suures koguses andmeid ja teha need analüüsimiseks kättesaadavaks? Kuidas masinõppemudelite treenimiseks andmeid annoteerida ja sildistada? Kuidas järk-järgult andmeid ja mudeleid täiustada, ilma et kaotaks järge erinevatest versioonidest? Tule ja kuula, mida nelja erineva ettevõtte eksperdid on aastate jooksul õppinud.

Moderaator: Kaur Alasoo (TÜ ATI)

Esinejad:

• Łukasz Grądzki (Bolt) – Data Platform at Bolt: Lessons from scaling data infrastructure in a hyper growth company
• Kristjan Eljand (Eesti Energia) – Labelling the labelled
• Rao Pärnpuu (Starship Technologies) – Using datasets to develop and globally operate self-driving robots
• Taivo Pungas (Veriff) – Datasets: the source code of Software 2.0.

Külasta ka Facebooki üritust ja kutsu oma sõbrad ühinema!