Skip to main content
CARNET Users Conference 2018

Cijeli program »
Prezentacija
View File
pptx
3.1MB

Big data tehnologije – integracija velike količine podataka u HADOOP ekosustav

Big Data tehnologije unose velike promjene kao i mogućnosti pri radu sa velikim količinama, bilo to nestrukturiranih, polustrukturiranih ili strukturiranih podataka. Predstavljaju se napredne mogućnosti analize, transformacija te integracije brzih tokova kao i pohranjenih podataka u radu sa „open source“ Big Data rješenjima. Zaključno se predstavljaju napredne mogućnosti rudarenja, te prediktivne analitike unutar HADOOP ekosustava. Razina iskustva polaznika: početna

Autor(i):

Ivan Osman; Multicom

Voditelj tima za Big data tehnologije i prediktivne analitike u Multicom d.o.o. Specijalist za “Big Data” riješenja i strojno učenje s dugogodišnjim iskustvom u projektima sa Spark Streaming / Java, Hive / HDFS, Cassandra tehnologijama kao i rudarenju podataka i strojnom učenju te automatiziranom otkrivanju prijevara u telekomunikacijskoj industriji. Sudjelovao je u razvoju Multicom "mCash" sustava za upravljanje gotovinom koji omogućuje optimizaciju troškova upravljanja bankomata kao i bankovnih podružnica. U posljednje vrijeme radi na Big Data/Data Lake projektima te kontinuiranom istraživanju i razvoju s TensorFlow, Konvulucijskim neuronskim mrežama za klasifikaciju, jezičnim modeliranjem s LSTM neuronskim mrežama te GAN mrežama (Generative Adversarial networks).

Aleksandar Tunjić; Multicom

Analitičar podataka za izradu prediktivnih modela u Multicom d.o.o. Specijalist za Hadoop Big Data skup tehnologija s naglaskom na R, Spark, Hive, Kafka i Cassandra kao brzu distribuiranu bazu podataka. Izrada rješenja na open-source i Oracle Big Data Appliance, Oracle Database i Oracle Data Miner tehnologiji. Diplomirao na Zavodu za elektrotehniku i računarstvo u Zagrebu (FER) s tezom usporedbi rezultata različitih prediktivnih modela.

Trajanje: 20 minuta

 


Powered by OpenConf®
Copyright ©2002-2017 Zakon Group LLC