Letölthető előadások

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

Workshop nap – Június 14. kedd

• Az adatmodellezés korszerű technikái , Gollnhofer Gábor,  DMS Consulting PDF
• Bevezetés a MongoDB használatába, Izsák Tamás, Appworks
• Big Data rendszerek fejlesztése a felhőben, Tóth Zoltán, RapidMiner Prezi, Github, SlideShare, videó
• Streaming adatfeldolgozás workshop, Balassi Márton, Cloudera PDF

Első nap – Június 15. szerda

Plenáris

• Big Data körkép, hazai és külföldi trendek – Arató Bence, BI Consulting
• EPAM köszöntő – Kocsis Olivér PDF
• Big Data a Magyar Telekomnál – Vitárius Gergely, Magyar Telekom PDF

Szekcióelőadások I. terem

• Multi-tenant Apache Hadoop – Dániel Schoberle, Cloudera PDF
• Best Practices for Big Data Analytics in Hadoop – Prekopcsák Zoltán, RapidMiner PDF
• Why Kudu? – Do we need Yet Another Storage System? – Szabó Attila, Cloudera 
• Destroying Data Silos for Building a Data Driven Bank – Becker Hellmar, ING Bank
• Moving Hadoop from on-premise to Cloud – Sander Kieft, Sanoma PDF
• You’ve got two weeks: Proving value quickly with a connected data platform or why you should never discuss cool ideas near your manager – Dan Chaffey, Hortonworks PDF

Szekcióelőadások II. terem

• Korszerű felhőalapú analitikai megoldások kórházi környezetben – Abronits Péter, Grape Solutions PDF
• Amit senki nem mondott el nekem az ETL rendszerekről – Németh Tamás, Prezi LINK
• Big Data Monetization – Boldog Viktor, HP Enterprise PDF
• ElasticSearch skálázási tapasztalatok AWS környezetben – Boros Béla, EPAM PDF
• Real-time big data architektúrák építése Azureban – Kővári Attila, BI Projekt Kft. PDF

Második nap– Június 16. csütörtök

Plenáris

• Spark bevezető – Gulyás Máté, Enbrite.ly PDF
• Big Data analitika a Telenornál – Szücs Imre, Telenor PDF
• Microsoft köszöntő – Dudás Viktor PDF
• Big Data a felhők között – Molnár Dániel, Microsoft PDF

Szekcióelőadások I. terem

• SQL-on-Hadoop for Analytics, Data Warehouse Offloading and Data Integration – What are My Options, What is the Future? – Mark Rittman, RittmanMead PDF
• Spark in the Cloud: a practical introduction – Tóth Zoltán, datapao LINK
• BigPetStore on Spark – Implementing use cases on a unified data engine – Balassi Márton, Cloudera PDF
• Data-aware execution and visualization in Spark – Zvara Zoltán, Hungarian Academy of Sciences PDF
• Building a high scale machine learning pipeline with Apache Spark and Kafka – Bedő Dániel, gutefrage.net PDF
• War Stories with Apache Spark – Gulyás Máté, enbrite.ly PDF

Szekcióelőadások II. terem

• Spark a lelke mindennek: alkalmazások a Telenornál – Liki Norbert, Telenor LINK
• Stream adatok kezelése Amazon Kinesis és R segítségével – Daróczi Gergely, CARD.com PDF
• Gépi tanulás és fejlett analitikai lehetőségek az Azure-ban – Dudás Viktor, Microsoft PDF
• Microsoft SQL Server 2016 újdonságok – Csom Gergely, Microsoft PDF
• Stream processing valós idejű analitikához – Zsigmond Ádám Olivér, Balabit-Europe PDF