Konferenz für Big Data,
Data Science und Machine Learning
Heidelberg, Print Media Academy, 25.–28. September 2018

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Woher kommen die Daten?

An Hand von Beispielen aus großen Projekten im Automotive-Bereich wird der Data Ingest beleuchtet. Dabei werden die Herausforderungen, Grenzen, Architekturen und Technologien im Kontext der Datenintegration aus dynamischen, heterogenen Quellen aufgezeigt.

Vorkenntnisse
Kenntnisse in Big-Data- und Data-Ingest-Technologien sind von Vorteil.

Lernziele
Überblick über Ingest-Verfahren in heterogenen Umgebungen und Best Practices zur Datenintegration.

// David Obando David Obando

leitet das Infrastrukturteam bei The unbelievable Machine Company GmbH und verantwortet damit die Bereitstellung und Dimensionierung der Ingest-Umgebungen. Vorher hat David Obando als System Architect im Big-Data-Kontext gearbeitet.


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