Алексей Зиновьев — Java в качестве основного рабочего инструмента Data Scientist
Ближайшая конференция:
JPoint 2021 — 13-16 апреля, онлайн.
Подробности и билеты: https://bit.ly/3ra1zME
. . Алексей Зиновьев — Java в качестве основного рабочего инструмента Data Scientist
Java-конференция Joker 2014
Санкт-Петербург, 20 - 21 октября 2014
Часто мы можем слышать разговоры, что, мол, Java хороша для Enterprise или для Mobile, но вот прототип алгоритма придется писать на любимом Python или R. Верно ли, что Java уже не та и мало подходит для этого изящного мира ученых, которые переваривают кропотливо собранные вами данные? Правда ли, что на Java нет фреймворков, сопоставимых по возможностям с пакетами R или NumPy для Python? Можно ли позволить тому парню с красным дипломом МГУ писать свой алгоритм в Matlab и Octave, ведь потом все «легко переписать в Java»?
Если вы Java-разработчик высоконагруженных систем и у вас периодически накапливаются данные для анализа, если у вас уже настроен прекрасный кластер Hadoop, а данные ждут своего часа в MongoDB, Cassandra или Hbase, то вам наверняка хотелось бы воспользоваться инструментами для Data Mining, без особых усилий добавляя сервисы, анализирующие ваши данные.
Из доклада вы узнаете о самых популярных фреймворках и IDE на Java для построения моделей при помощи методов Machine Learning, о вариантах встраивания этих решений в существующие системы.
Видео Алексей Зиновьев — Java в качестве основного рабочего инструмента Data Scientist канала JUG .ru
JPoint 2021 — 13-16 апреля, онлайн.
Подробности и билеты: https://bit.ly/3ra1zME
. . Алексей Зиновьев — Java в качестве основного рабочего инструмента Data Scientist
Java-конференция Joker 2014
Санкт-Петербург, 20 - 21 октября 2014
Часто мы можем слышать разговоры, что, мол, Java хороша для Enterprise или для Mobile, но вот прототип алгоритма придется писать на любимом Python или R. Верно ли, что Java уже не та и мало подходит для этого изящного мира ученых, которые переваривают кропотливо собранные вами данные? Правда ли, что на Java нет фреймворков, сопоставимых по возможностям с пакетами R или NumPy для Python? Можно ли позволить тому парню с красным дипломом МГУ писать свой алгоритм в Matlab и Octave, ведь потом все «легко переписать в Java»?
Если вы Java-разработчик высоконагруженных систем и у вас периодически накапливаются данные для анализа, если у вас уже настроен прекрасный кластер Hadoop, а данные ждут своего часа в MongoDB, Cassandra или Hbase, то вам наверняка хотелось бы воспользоваться инструментами для Data Mining, без особых усилий добавляя сервисы, анализирующие ваши данные.
Из доклада вы узнаете о самых популярных фреймворках и IDE на Java для построения моделей при помощи методов Machine Learning, о вариантах встраивания этих решений в существующие системы.
Видео Алексей Зиновьев — Java в качестве основного рабочего инструмента Data Scientist канала JUG .ru
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
![Алексей Зиновьев — Есть ли жизнь для студента-математика в ледяном мире Java?](https://i.ytimg.com/vi/MbX-R0J2OqU/default.jpg)
![Алексей Нестеров — Spring: Your next Java microframework](https://i.ytimg.com/vi/4LH3LCrPZJY/default.jpg)
![Почему вы никогда не найдете Дата Саентиста – Валерий Бабушкин](https://i.ytimg.com/vi/Cs3ae65tmKA/default.jpg)
![074. Чем отличаются data analyst, data engineer и data scientist – Алексей Натёкин](https://i.ytimg.com/vi/lDkTNURDIaY/default.jpg)
![Netflix Machine Learning Mock Interview: Type-ahead Search](https://i.ytimg.com/vi/12Ry6kGPQVs/default.jpg)
![Big data, дополненная реальность и компьютерное зрение / Интервью с Data Scientist](https://i.ytimg.com/vi/tQYCd8tg56U/default.jpg)
![Антон Кекс — Архитектура интернет-банка без Enterprise](https://i.ytimg.com/vi/y96fZdOoeiA/default.jpg)
![Alan Bateman — Project loom: Modern scalable concurrency for the Java platform (ENG + RUS SUB)](https://i.ytimg.com/vi/7GLVROqgQJY/default.jpg)
![Mario Fusco, Edoardo Vacchi — Kogito: Cloud-native business automation](https://i.ytimg.com/vi/aCqVof3MUng/default.jpg)
![Иван Землянский — Аерон. High performance-транспорт для low latency-микросервисов](https://i.ytimg.com/vi/FL7_lxJbX0o/default.jpg)
![Как выбрать - JAVA vs Python](https://i.ytimg.com/vi/qMsKlfkePD0/default.jpg)
![Стоит ли начинать учить Data Science? Плюсы и минусы профессии](https://i.ytimg.com/vi/rsFAkkMXWOg/default.jpg)
![Spring на практике - Виды авторизации и как ее настроить в Spring Security](https://i.ytimg.com/vi/3UOc3NTYHiI/default.jpg)
![Дмитрий Чуйко, Павел Петрошенко, Сергей Куксенко, Алексей Шипилёв — Настоящее и будущее Java](https://i.ytimg.com/vi/J6k5VXs3nXk/default.jpg)
![Илья Ермолин — Подводные камни загрузчиков классов в Java и как они влияют на скорость работы с XML](https://i.ytimg.com/vi/rbhv-uaxrB0/default.jpg)
![Математика для Data Science || Какая нужна и зачем](https://i.ytimg.com/vi/wI0wnktEhGE/default.jpg)
![Максимилиан Новиков - Перепиcываем Apache Maven, чтобы было быстро, как в Gradle](https://i.ytimg.com/vi/yU6DTrMuo0k/default.jpg)
![Java vs Python - What should I learn in 2020? | Java and Python Comparison | Intellipaat](https://i.ytimg.com/vi/yrw16gSTgpc/default.jpg)
![Роман Елизаров — Интервью и Q&A: Эволюция Java и Kotlin. Что нас ждет?](https://i.ytimg.com/vi/4wM0dfGr3Ec/default.jpg)
![Владимир Озеров — Как мы делали SQL в Hazelcast](https://i.ytimg.com/vi/f0fx6LHFVJU/default.jpg)