Letölthető előadások

A konferencián elhangzott előadások közvetlenül letölthető erről az oldalról. Néhány előadás anyagát az előadótól lehet elkérni a feltüntetett email címen.

Az előadások publikálása egyes esetekben még folyamatban van, ezt az adott előadásoknál (feldolgozás alatt) szöveg jelzi.

Workshop nap – Június 12.

Bevezetés a MongoDB használatába – Izsák Tamás, APPWORKS (izsak.tamas@appworks.hu)
Hadoop és SQL gyorsan és egyszerűen – Apache Hive – Fekete Zsolt, Hortonworks LINK
Big Data on the Google Cloud – Apache Beam, DataFlow, BigQuery – Kassai Csaba, Doctusoft PDF

Kedd – Június 13.

Plenáris

Nyitó előadás – Big Data, Data menedzsment és analitika körkép – Arató Bence, BI Consulting PDF
Data Science for Finance – Kabai Róbert Zsolt, Citi PDF

Szekcióelőadások I. terem

Logokba zárt tudás – Valósidejű logfeldolgozás a pénzügyi szférában – Ridzi Péter, T-Systems Magyarország Zrt. PDF
BigQuery without big costs – Balogh Ádám & Tóth Krisztián, Emarsys PDF
BigQuery, Looker and Petabyte-Scale Analytics in Google Cloud – Mark Rittman, rittman.co.uk PDF
Securing your Hadoop cluster with Apache Ranger, Atlas and Knox – Kanto Attila & Gegesy Zsombor, Hortonworks PDF
Creating an analytics platform on Mesos, Docker and Spark – Szuromi Tamás, Liligo PDF
Big Data és gépi tanulás, tudományos-fantasztikus valóság – Tőzsér Attila, e.on PDF

Szekcióelőadások II. terem

Evolution of analytics and SAS: Embracing the change and challenges – Tuba Islam, SAS PDF
Data Science as a Service – A Use Case from the Aviation Industry – Kocsis Olivér & Süveges György, EPAM PDF
Machine Learning in Production – Pafka Szilárd, EPOCH PDF
Big Data Plans of the Worldwide-Unique Large-Scale Research Facility – Tamás Gaizer, ELI ALPS
Real-World Deep Learning for NLP – Varjú Zoltán, Precognox PDF
WaveNet: Deep learning based speech and audio synthesis on steroids – Dr. Tóth Bálint Pál, BME PDF
H2O Deep Water – Making Deep Learning Accessible to Everyone – Chow Jo-fai, H2O.ai PDF

Szerda – Június 14.

Plenáris

A Telekom Data Lake evolúciója – Kelemen Márton, Magyar Telekom PDF
Amit a GDPR-ről tudni kell – Dr. Jóri András, Dataprotection.eu PDF

Szekcióelőadások I. terem

Using IBM technologies for analytical solutions in travel and transportation – Sergey Levashov, Head of Analytics Solutions Division, Innodata (Russia) (feldolgozás alatt)
Vállalati adattárház Hadoop környezetben – Fekete Zsolt, Hortonworks PDF
Data Governance keretrendszer implementáció a Raiffeisen Bank Hungarynél – Zsarnóci Richárd és Vályogos Róbert, Raiffeisen Bank PDF
Data governance bevezetés tapasztalatok a CIB Bankban – Kollarics Gábor, CIB Bank PDF
Szemléletmód-váltás a banki BI projekteken – Komáromi Gábor, BCS PDF
Megfelelés, újragondolás a Data Governance égiszében – Gubisi László, BSCE
Adattárház migráció Data Vault alapokra – Csonka Zoltán, Generali Biztosító Zrt. (feldolgozás alatt)
BI és adattárház projektek sikertényezői 20 év tapasztalata alapján – Kővári Attila, BI Projekt Kft. PDF

Szekcióelőadások II. terem

5 lépés az Általános Adatvédelmi Rendeletnek (GDPR) való megfeleléshez – a szabályozásból eredő terhektől a benne rejlő lehetőségekig – Szász Viktor, SAS PDF
Hogyan lesz jövő-biztos egy bank? – Dankó Zoltán, OTP PDF
Mitől lesz sikeres egy chatbot projekt? – Szabó Csenger, BotCool PDF
Az IQ nem elég, avagy Nosalty chatbot tapasztalatok – Zalai Ágnes, Nosalty (nosalty@nosalty.hu)
Adatok az üzlet szolgálatában – dimenziók, tények, trendek – Boldog Viktor, DXC Technology (Viktor.boldog@dxc.com)
Tableau+Zeppelin+Hadoop+DWH = <3 – Papp Tamás & Rechner István, IBM Budapest Lab PDF
Evolve Your Analytics Stack With Your Business – Keane Robinson, Snowplow PDF
Big Data Use Cases in Europe – Balassi Márton, Cloudera PDF