ML в проде: от красивого демо к работающему продукту - Город ИТ 2023

Анализ данных и ML в проде. В рамках секции обсудили как превратить эксперименты на коленке в полноценный пайплайн, какие инструменты и для каких задач стоит использовать в проде: от баз данных до мониторинга Спикеры: - Евгений Чуканов, руководитель отдела разработки Центра Финансовых Технологий О чем доклад: в докладе рассказали о подходе ЦФТ к реорганизации инфраструктуры поставки данных для аналитики при помощи Kafka, HDFS, Casper и Clickhouse. Поговорили об особенностях выбранного подхода, деталях использованных инструментов, расскажу о том какие проблемы нам пришлось преодолеть и какие возможности для дальнейшего развития нам дала событийно-ориентированная архитектура в наших микросервисах. - Александр Хиневич, старший дата аналитик Центра Финансовых Технологий Тема: Конец детства - как перестать играться с тетрадками и создать ML pipeline. Поговорим о том, как мы пришли к воспроизводимым экспериментам. DVC pros & cons. Как мы пришли к дата тестам. Soda pros & cons. Нехват