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[Data Lake + Arquitetura Lambda] na prática
Armazenar, catalogar e processar grandes quantidades de dados exigem novas ferramentas e novos processos. Nesta apresentação, mostraremos o conceito (e a prática) de como realizar estas ações de (...)
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EA como suporte à implementação efetiva de DevOps
Às organizações que não foram esmagadas por “unicórnios digitais”, e ainda não perderam muito espaço para concorrentes e substitutos, resta encontrar e melhorar continuamente suas capacidades dig(...)
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Lightning Talks
Uma sequência de falas curtas dos palestrantes da Gophercon 2019, abordando vários tópicos da linguagem Go.
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As 5 Etapas que Garantem o Sucesso de um Projeto de Data Science
A consultoria Gartner estimou que de cada 100 projetos de data science, 85 ficam abaixo das expectativas. A falta de clareza dos passos necessários para executar um projeto com sucesso prejudica (...)
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Uma sequência de falas curtas dos palestrantes da PGConf 2019, abordando vários tópicos do PostgreSQL.
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O que é ML Ops?
Para que um modelo de Machine Learning gere bons resultados no mundo real, que está em constante evolução, é preciso garantir que o treinamento e ativação do modelo sejam reproduzíveis, confiávei(...)
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Analisando qualidade de código com Análise Estática e Linters
Só verificar se o build está verde para saber que a sua entrega tem qualidade é suficiente? Além de packages, alguns serviços vêm surgindo se propondo a monitorar a “qualidade” do software, não c(...)
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Criando um projeto mobile para milhões de usuários
Ao desenvolver um app para milhões de usuários, frequentemente nos deparamos com o desafio de trabalhar com centenas de pessoas. Como isso funciona em um projeto mobile? Squads, módulos, subproje(...)
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Ciência de Dados: O melhor caminho para alinhar o produto com os objetivos de negócio
Se você não consegue vender mais e reter mais clientes, se você cansou de gastar dinheiro com refatorações e não consegue melhorar os indicadores de performance do negócio, então essa palestra é (...)
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Pareamento DEV + SRE: Expondo métricas através de uma API em GO e Prometheus
Se juntos já causam, imagina Juntos! - Uma Dev e um Ops de diferentes times, se uniram e juntos desenvolveram uma solução para 2 problemas através do pareamento e da vivência da cultura DevOps!
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TensorFlow Extend
Existem várias alterações no TensorFlow 2.0 para tornar os usuários do TensorFlow mais produtivos. O TensorFlow 2.0 remove APIs redundantes, torna as APIs mais consistentes (RNNs unificadas, otim(...)
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Arquitetura de Memória do PostgreSQL
Nessa palestra discutiremos sobre a arquitetura de memória do PostgreSQL. Como ela funciona, como configurar e também como identificar problemas! Quer aprender um pouco mais sobre como funciona a(...)