![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/dad/b45/284/dadb452842507c82fb623d35bae22efa.jpg)
Мы долго шли к этому и вот наконец! Наш внутренний RamblerMeetup&Usermodel выходит в свет! Уже 30 июня эксперты поделятся своими кейсами в области ML и Big Data.
Митап пройдет в онлайн-формате, начало в 19:00. Обязательна предварительная регистрация на Timepad.
Ведущий и модератор:
Артём Выборнов, руководитель направления машинного обучения и анализа данных Rambler&Co
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/236/3b2/806/2363b2806047aae7856396ae21a65145.jpg)
В программе:
Павел Ашихмин, инженер-разработчик Python, Rambler&Co
Тема: Spark Structured Streaming и распределенный джойн в реальном времени
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/1eb/9e1/fa5/1eb9e1fa55b518b03db28966cdfdd856.jpg)
Spark Structured Streaming – фреймворк для распределенной обработки данных в режиме, близком к реальному времени. Его внушительный функционал позволяет строить сложные realtime-pipeline поставки данных для аналитики и машинного обучения. Павел расскажет про свой опыт построения realtime-контура обработки данных с использованием Spark Structured Streaming. Обсудим, с какими подводными камнями можно столкнуться, если использовать его вместе с Kafka и Clickhouse, и как увеличить свои шансы на надежную шину для передачи данных в реальном времени.
Роман Ананьев, NoSQL Engineer, Avito
Тема: Kafka в Multi DC реалиях
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/0ad/4b8/72c/0ad4b872cf6bd81d926deb17bf396e08.jpg)
Есть много способов сделать Apache Kafka работающей в нескольких DC – от создания единого широкого кластера до разных версий репликаций между разрозненными инсталляциями. Также возможно совмещать все вместе. Рассмотрим на реализованных проектах, какой из вариантов в каком случае подходит и каким образом их можно воплотить. Погрузимся в работу таких репликаторов, как Mirror Maker 2 и Uber Replicator. Поговорим о концепте Kafka Federation, который объединяет в себе разные варианты Kafka в Multi DC.
Александр Ошурков, руководитель центра компетенций ML, МКБ
Тема: Как стартовать ML-практику в финтехе
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/702/a42/218/702a42218bdcb0b44549deac2300e0bf.jpg)
Поговорим о том, как начать использовать инструменты машинного обучения в финтехе. Александр расскажет, какие подводные камни могут скрываться на старте работы подразделения, как найти руки и мозги для выполнения проектов и обеспечить информационную безопасность. Он опишет инструменты разработчиков и менеджеров, а также трудности, с которыми можно столкнуться при поиске необходимых данных и требований к базам.
Свои вопросы докладчикам уже можно задавать в чате в Telegram.