#ITSUBBOTNIK NN 2019

18 мая будет первый #ITsubbotnik в Нижнем 🚀

#ITsubbotnik – это самая масштабная конференция российского ЕРАМ.

#ITsubbotnik – это выходной с пользой: можно узнать много нового, задать вопросы спикерам, познакомиться с единомышленниками, поучаствовать в квестах – в общем, здорово провести время!

Вас ждут 14 докладов и 5 стендов: DATA | JAVA | JS | .NET | iOS | DEVOPS.

Программа мероприяти:
10:30-11:00 Регистрация участников
11:00-11:15 Приветственное слово
11:15-12:15

Big Data Testing? - Александр Блатов, EPAM Senior Software Test Automation Engineer
В докладе рассказывается о тестировании в мире больших данных, его понятии и особенностях, а также о том, как оно происходит и какие особенности имеет.

Microservices: Be Quick or Be Dead - Вячеслав Тихонов EPAM, Senior Software Engineer
Доклад посвящен экспериментам по уменьшению времени запуска типичного REST-сервиса, написанного на Java, и содержит полезные практические рекомендации по результатам наблюдений.

Дополняем реальность - Данис Тазетдинов EPAM, Lead Software Engineer

12:15-13:15

Modern word embeddings - Олег Дурандин EPAM, Data Scientist
Векторные репрезентации слов - достаточно популярная тема в области обработки естественного языка (Natural Language Processing). Появившись несколько лет назад, векторные репрезентации (word embeddings) произвели настоящую революцию в обработке текстов, значительно улучшив показатели качества. Тем не менее, несмотря на значительный рост качества, они имели ряд ограничений. В докладе мы рассмотрим что из себя представляют векторные репрезентации слов (или что кроется за популярным термином word embeddings), для чего они нужны: какие проблемы решают, какие сложности привносят дополнительно и как с ними жить (а самое главное - как приблизились к их решению сейчас). В докладе приводятся use cases использования векторных репрезентаций слов, а также некоторые эксперименты, иллюстрирующие их возможности и ограничения.

Multitenancy in Practice - Nikita Vasilov EPAM, Software Engineer & Dmitrii Rodionov EPAM, Lead Software Engineer
Обзор архитектурных решений, скрывающихся под капотом SaaS, или как разместить непримиримых конкурентов под одной крышей так, чтобы никто не пострадал.

TinyMVVM - вместо тысячи слов - Aleksei Artamonov EPAM, Senior Software Engineer

13:15 -14:15 - Обед

14:15 - 15:15

The SMACK Stack: технологии обработки больших данных Dmitry Amosov EPAM, Software Engineer
Количество компаний, которые собирают и обрабатывают большие объемы данных растёт с каждым днём. Из-за того, что сценарии обработки часто схожи, неизбежно возникает потребность в стандартизации набора технологий, используемых для достижения целей. Как было с LAMP стеком во времена бурного развития интернета, в мире BigData уже насколько лет набирает популярность связка из Spark, Mesos, Akka, Cassandra и Kafka. Она обладает достаточной гибкостью и зрелостью для того чтобы, являясь ядром системы обработки поступающей информации, ускорить и упростить разработку новых data-решений. Сравнение с некоторыми альтернативными вариантами ПО и фреймворков будет освещено вместе с описанием реального опыта использования этого стека технологий в одном из разрабатываемых проектов.

When the number of containers exceeds hundreds. Orchestrating in production. - Владимир Козлов EPAM, Systems Engineer

Machine learning в JavaScript. Библиотеки и решения.- Максим Северухин EPAM, Software Engineer
Известный факт, что Machine learning - это сфера разработки, которая помогает решать всё большее и большее количество прикладных задач. Но o ML с использованием JavaScript известно пока мало.

15:15 - 16:15

Top-secure ssh in AWS - inside look - Anton Vasilchenko EPAM, Senior Systems Engineer

Миграция проекта с .Net Framework на .Net Core - Victor Ramin EPAM, Lead Software Engineer
Рассказ об опыте миграции реальной системы с .Net Framework на .Net Core. Как сделали её более-менее безболезненной, с какими проблемами столкнулись, как продавали заказчику.

Что делать если не хватает стандартного функционала Spark MLlib - Aleksei Shimko EPAM, Data Scientist & Ivan GrechikhinEPAM, Data Scientist
Фреймворк Spark широко распространен в наши дни в крупных компаниях и имеет много приложений. Библиотека Spark MLlib позволяет решать классические задачи машинного обучения. Но что делать, если стандартного функционала не хватает? В докладе мы рассмотрим подходы, которые позволяют добавить функционал к существующему фреймворку и в то же время сохранить production ready свойство Spark'а.

16:15 -16:40 - Кофе-брейк

16:40 - 17:40

Блокчейн в Медицине - Vladimir Muravyev EPAM, Lead Software Engineer
Описание соответствующих нововведений в законодательстве США и способов их реализации

Анализ графов на практике - Sergei Modvala EPAM, Data Scientist & Vladimir Kosolapov EPAM, Data Scientist

17:40 - Закрытие #ITsubbotnik

Регистрация уже открыта.