Conferência: 09, 10 e 11 de maio
Track: Engenharia de Dados
Sala:
- Edith Clarke
Dia da semana:
- Quarta feira
Armazenar e processar grandes volumes de dados de forma eficiente e escalável é fundamental em projetos de Data Science. Novas técnicas e ferramentas para tratamento de Big Data surgem constantemente, tornando a engenharia de dados um dos campos mais dinâmicos e férteis da indústria.
Esta trilha irá discutir, na prática, as técnicas e ferramentas mais recentes para armazenamento e processamento de grandes volumes de dados em projetos de Data Science. Bancos de dados NoSQL, feature engineering, processamento distribuído, processamento de streamings e a construção data pipelines escaláveis e robustos são alguns dos temas abordados na trilha.
Por Gilmar Souza
Data & Analytics Principal at iFood
Notebooks são ferramentas usadas em Data Science que permitem a criação de documentos na web que integram código, equações, gráficos, animações e textos possibilitando a criação de narrativas capazes de comunicar resultados e conceitos complexos.
Nesta palestra mostraremos como a utilização de Notebooks possibilita o desenvolvimento de projetos de ciência de dados de forma ágil, eficiente e replicável. Estas três características são obtidas pela possibilidade de integração do Notebook...
Por Gleicon Moraes
Diretor de Data Engineering na Lucid LLC
Criar arquiteturas para processar grandes volumes de dados é um desafio. Usar estas arquiteturas em ambientes de nuvem introduz uma nova gama de problemas e uma série de condições não previstas.
Nem sempre o que consideramos “big data” começa com um volume de dados e operações que possam ser influenciados por estas condições. Contudo, quando você acumula uma quantidade massiva de dados o tempo é um fator implacável. Um banco de dados distribuído que atualmente apresenta bons...
Por Holden Karau
Apache Spark Committer & Developer Advocate at Google
As big data jobs move from the proof-of-concept phase into powering real production services, we have to start consider what will happen when everything eventually goes wrong (such as recommending inappropriate products or other decisions taken on bad data). This talk will attempt to convince you that we will all eventually get aboard the failboat (especially with ~40% of respondents automatically deploying their Spark jobs results to production), and its important to automatically recognize...
Por Matheus Espanhol
Líder Técnico de Engenharia de Dados | Data Engineering Tech Lead na Movile
Segundo o Gartner, em 2018, 90% dos Data Lakes implantados serão inúteis. Mas o que pode ser feito para compor os 10% que agregam valor para o negócio? Quais vantagens os Data Lakes podem trazer para as diferentes áreas da empresa? Quais os desafios da implantação de um Data Lake?
Da arquitetura até a implantação de um Data Lake nos deparamos com uma grande quantidade de ferramentas open source e serviços na nuvem que agregam ao universo Big data. Juntar essas “peças” para construir...
Por Michelle Casbon
Senior Engineer at Google
No machine learning tool is an island. The purpose of any predictive model is to provide information and influence specific actions. The intent is to drive decisions that accomplish goals. This talk will give you enough information to either improve your existing architecture or affirm the decisions you have already made. Natural Language Processing is used as an example, but the concepts apply to broader forms of Machine Intelligence.
This talk explores the deployment of machine...
Por Tiago Vinícius
Data Engineer no Serasa Experian Datalab
Obter alta performance em consultas em Big Data é um grande desafio. Tecnologias de bancos de dados NoSQL baseados em GPU estão emergindo como uma alternativa promissora para este problema.
Nesta palestra, será apresentado como podemos nos beneficiar do alto poder computacional das GPUs para a execução de consultas de alto desempenho em arquiteturas de Big Data e quais são os desafios relacionados a adoção destas tecnologia.
Tracks
Quarta-feira
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Engenharia de Dados
Armazenando e processando Big Data com eficiência.
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Microservices e Web APIs
Da ubiquidade das APIs a microservices ultra-modulares, frameworks modernos e os desafios de implantação, gestão e pós-produção.
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JavaScript e Web
Desenvolvimento com HTML5, JS, CCS3, HTTP/2 e novas tendências da web moderna.
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IoT: Tecnologias do Mundo Real
Conheça experiências de mundo real em IoT, bem como tecnologias que vão habilitar os próximos grandes avanços desta revolução.
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Solutions Track #1
Conheça soluções, ferramentas e técnicas de empresas parceiras do QCon São Paulo.
Quinta-feira
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Machine Learning e Inteligência Artificial
Algoritmos, técnicas e ferramentas: o que está por trás de sistemas e soluções cada vez mais assertivas.
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Arquiteturas que Você Sempre Quis Conhecer
Lições do mundo real em aplicações e arquiteturas inovadoras de grande complexidade e inovação.
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Java Moderno
Performance, maturidade e novidades da principal plataforma de desenvolvimento no Brasil e no mundo.
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Desafios da Gestão da Tecnologia
Desafios e aprendizados de grandes nomes do Brasil e do mundo, na busca de um crescimento equilibrado e harmonioso de negócio, pessoas e tecnologia.
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Solutions Track #2
Conheça soluções, ferramentas e técnicas de empresas parceiras do QCon SP.
Sexta-feira
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Data Science Aplicada
Da teoria à prática: como grandes cases do Brasil e do mundo têm utilizado DataScience para alavancar seus negócios.
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Containers: o Estado da Arte
Muito mais do que uma tecnologia, Containers são uma plataforma. Qual é o estado da arte, novidades, tendências e casos de uso sobre esta revolução.
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Ciência da Computação no Mundo Real
Temas discutidos na academia que podem nos ajudar a obter melhores resultados em nosso dia-a-dia.
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Linguagens do Século 21
Linguagens e plataformas emergentes no server-side, com ênfase em linguagens projetadas especificamente para alta concorrência e sistemas distribuídos.
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Carreira e Soft-Skills
Profissionais de sucesso vão muito além das suas habilidades em escrever código. Como potencializar seu desenvolvimento como profissional.
