BITconf 2019 - [Michał Żyliński] Czy DataScience potrzebuje chmur?Czy chmury potrzebują DataScience?

W ciągu ostatnich kilkunastu miesięcy sporo wydarzyło się w świecie zaawansowanej analityki. Podczas tej sesji postaram się dokonać subiektywnego podsumowania prac i projektów, którym przewodzi lub uczestniczy Google: od zmian i nowości związanych z biblioteką TensorFlow, przez styk uczenia maszynowego i big data, aż po kompleksowe środowiska do automatyzacji pracy zespołów data science, takie jak Kubeflow. Wszystko oczywiście przez pryzmat chmur - publicznej, prywatnej i hybrydowej.