SlideShare a Scribd company logo
1 of 22
Download to read offline
Контроль версий в Data Science
Андрей Григорьев
Kazan ODSC Meetup, 21 апреля 2019
Системы контроля версий
Разработка ПО
commit / push / review / merge
Доставка в production
Миграции в СУБД
Контроль версий в Data Science
Data Science
Совместная работа с датасетами
Прозрачность процессов предобработки данных,
организация выполнения пайплайнов
Архитектура и веса моделей, гиперпараметры,
параметры кросс-валидации
Описание инфраструктуры для запуска процесса
обучения
Артефакты - логи, метрики, примеры вывода, и т.д.
Аналитика - журналы исследований, документация,
витрины, отчеты
Что важно для процессов Data Science
Прозрачность - понимание истории
Воспроизводимость - контроль окружения и зависимостей
Эффективноcть - использование правильных
инструментов
Ресурсы
Как оценивать
Из чего состоят?
Что с прозрачностью?
Внешние или внутренние?
Структура каталогов и веток
Какие бывают
Датасеты
Jupyter Notebook
Библиотеки (зависимости)
IaaC - инфраструктура для запуска процессов
Обработка данных
Модели
Артефакты
Вернёмся к контролю версий
Продумывание структуры каталогов и веток
Использование инструментов удовлетворяющих “as a
Code”
Учимся использовать Git
Поддерживаем порядок через структуру каталогов
https://github.com/drivendata/cookiecutter-data-science
data/...
models/
notebooks/
src/...
и т.д.
Правильно храним данные
Локальная ФС
Copy vs Symlink / Hardlink / Reflink
Системы бэкапов
Удаленная система хранения
Облачные провайдеры
Свой сервер - SSH, CIFS, Minio
Git LFS
Специализированная система
pachyderm
databricks
DVC
dvc init
.dvc/cache
.dvc/config
--no-scm
Dvcfile, *.dvc
Добавление файлов - датасет
$ echo a 1 2 3 > raw.txt
$ echo b 2 3 4 >> raw.txt
$ dvc add raw.txt
Dvcfile
$ cat raw.txt.dvc
md5: 6eca568e94be55f5874da61c28ebb7fa
outs:
- cache: true
md5: 90c619438fe952e7bf375ff0bc78d179
metric: false
path: raw.txt
persist: false
wdir: .
Добавление файлов - обработанные данные
$ dvc run -d raw.txt -o data.txt "grep a raw.txt > data.txt"
$ cat data.txt.dvc
cmd: grep a raw.txt > data.txt
deps:
- md5: 90c619438fe952e7bf375ff0bc78d179
path: raw.txt
md5: e3001906da7d3b9fbe5866899f0c5b2c
outs:
- cache: true
md5: e98e8f79b70a540b2fbe54b6e3d61159
metric: false
path: data.txt
persist: false
wdir: .
Вернемся к reflink / hardlink / symlink
dvc config cache.type
reflink
hardlink
symlink
copy
dvc config cache.protected true
dvc unprotect raw.txt
Воспроизведение процессов
$ echo a 3 4 5 > raw.txt
$ echo b 4 5 6 >> raw.txt
$ dvc repro data.txt.dvc
$ cat data.txt
a 3 4 5
Внесение изменений и навигация по версиям
Обновляем Dvcfile:
$ dvc commit
Восстанавливаем данные:
$ git checkout [...]
$ dvc checkout [raw.txt.dvc]
Публикация и получение
Добавляем сервер и отправляем туда данные:
$ dvc remote add myserver ssh://example.com/absolute/path
$ dvc push -r myserver
Как получить копию:
$ git clone ...
$ dvc pull -r myserver
$ dvc checkout
Хак с rclone
$ rclone copy .dvc/cache yandex_disk:myrepo/
Community
Документация: https://dvc.org/
Github: https://github.com/iterative/dvc/
Discord: https://dvc.org/chat
Forum: https://discuss.dvc.org/
Спасибо за внимание
Вопросы

More Related Content

Similar to Andrei Grigoriev | Version Control in Data Science | Kazan ODSC Meetup

Дмитрий Меньшиков "Топ-10 фейлов на реальном highload проекте"
Дмитрий Меньшиков "Топ-10 фейлов на реальном highload проекте"Дмитрий Меньшиков "Топ-10 фейлов на реальном highload проекте"
Дмитрий Меньшиков "Топ-10 фейлов на реальном highload проекте"Fwdays
 
МРТ для данных / Анастасия Горячева (Avito)
МРТ для данных / Анастасия Горячева (Avito)МРТ для данных / Анастасия Горячева (Avito)
МРТ для данных / Анастасия Горячева (Avito)Ontico
 
МРТ для данных, Frontend Conf 2016
МРТ для данных, Frontend Conf 2016МРТ для данных, Frontend Conf 2016
МРТ для данных, Frontend Conf 2016Anastasia Goryacheva
 
Teamlead dug 1 2009
Teamlead dug 1 2009Teamlead dug 1 2009
Teamlead dug 1 2009Teamlead
 
Kubernetes is not needed to 90 percents of the companies.rus
Kubernetes is not needed to 90 percents of the companies.rusKubernetes is not needed to 90 percents of the companies.rus
Kubernetes is not needed to 90 percents of the companies.rusIvan Glushkov
 
Выявление неполадок в Java приложениях
Выявление неполадок в Java приложенияхВыявление неполадок в Java приложениях
Выявление неполадок в Java приложенияхPavel Grushetzky
 
Тестирование производительности систем мониторинга на платформе Microsoft SCO...
Тестирование производительности систем мониторинга на платформе Microsoft SCO...Тестирование производительности систем мониторинга на платформе Microsoft SCO...
Тестирование производительности систем мониторинга на платформе Microsoft SCO...SQALab
 
ASP.NET MVC за пределами Hello World. Дятлов Александр D2D Just.NET
ASP.NET MVC за пределами Hello World. Дятлов Александр D2D Just.NETASP.NET MVC за пределами Hello World. Дятлов Александр D2D Just.NET
ASP.NET MVC за пределами Hello World. Дятлов Александр D2D Just.NETDev2Dev
 
Hl2008 Spy Log Architechture 169
Hl2008 Spy Log Architechture 169Hl2008 Spy Log Architechture 169
Hl2008 Spy Log Architechture 169Media Gorod
 
DBD lection 4. Big Data, NoSQL. In Russian.
DBD lection 4. Big Data, NoSQL. In Russian.DBD lection 4. Big Data, NoSQL. In Russian.
DBD lection 4. Big Data, NoSQL. In Russian.mikhaelsmirnov
 
Тестирование высоконагруженных облачных веб-сервисов в Amazon - подводные кам...
Тестирование высоконагруженных облачных веб-сервисов в Amazon - подводные кам...Тестирование высоконагруженных облачных веб-сервисов в Amazon - подводные кам...
Тестирование высоконагруженных облачных веб-сервисов в Amazon - подводные кам...SQALab
 
New SpyLOG architechture (Highload 2008)
New SpyLOG architechture (Highload 2008)New SpyLOG architechture (Highload 2008)
New SpyLOG architechture (Highload 2008)Sergey Skvortsov
 
Что нового в ASP.NET 4
Что нового в ASP.NET 4Что нового в ASP.NET 4
Что нового в ASP.NET 4akrakovetsky
 
5.1. Flashback [hacking AD]
5.1. Flashback [hacking AD]5.1. Flashback [hacking AD]
5.1. Flashback [hacking AD]defconmoscow
 
Bachelors Diploma Slides Short Version
Bachelors Diploma Slides Short VersionBachelors Diploma Slides Short Version
Bachelors Diploma Slides Short VersionDenis Zakharov
 
Node.js for enterprise 2021 - JavaScript Fwdays 3
Node.js for enterprise 2021 - JavaScript Fwdays 3Node.js for enterprise 2021 - JavaScript Fwdays 3
Node.js for enterprise 2021 - JavaScript Fwdays 3Timur Shemsedinov
 
"Опыт создания системы управления сборкой и тестированием" (полная)
"Опыт создания системы управления сборкой и тестированием" (полная)"Опыт создания системы управления сборкой и тестированием" (полная)
"Опыт создания системы управления сборкой и тестированием" (полная)SPB SQA Group
 
Диагностика проблем в рабочей среде при помощи IntelliTrace и Visual Studio 2...
Диагностика проблем в рабочей среде при помощи IntelliTrace и Visual Studio 2...Диагностика проблем в рабочей среде при помощи IntelliTrace и Visual Studio 2...
Диагностика проблем в рабочей среде при помощи IntelliTrace и Visual Studio 2...Герман Криммель
 

Similar to Andrei Grigoriev | Version Control in Data Science | Kazan ODSC Meetup (20)

Дмитрий Меньшиков "Топ-10 фейлов на реальном highload проекте"
Дмитрий Меньшиков "Топ-10 фейлов на реальном highload проекте"Дмитрий Меньшиков "Топ-10 фейлов на реальном highload проекте"
Дмитрий Меньшиков "Топ-10 фейлов на реальном highload проекте"
 
МРТ для данных / Анастасия Горячева (Avito)
МРТ для данных / Анастасия Горячева (Avito)МРТ для данных / Анастасия Горячева (Avito)
МРТ для данных / Анастасия Горячева (Avito)
 
МРТ для данных, Frontend Conf 2016
МРТ для данных, Frontend Conf 2016МРТ для данных, Frontend Conf 2016
МРТ для данных, Frontend Conf 2016
 
Teamlead dug 1 2009
Teamlead dug 1 2009Teamlead dug 1 2009
Teamlead dug 1 2009
 
Kubernetes is not needed to 90 percents of the companies.rus
Kubernetes is not needed to 90 percents of the companies.rusKubernetes is not needed to 90 percents of the companies.rus
Kubernetes is not needed to 90 percents of the companies.rus
 
Mmx cvk-2015
Mmx cvk-2015Mmx cvk-2015
Mmx cvk-2015
 
Выявление неполадок в Java приложениях
Выявление неполадок в Java приложенияхВыявление неполадок в Java приложениях
Выявление неполадок в Java приложениях
 
Тестирование производительности систем мониторинга на платформе Microsoft SCO...
Тестирование производительности систем мониторинга на платформе Microsoft SCO...Тестирование производительности систем мониторинга на платформе Microsoft SCO...
Тестирование производительности систем мониторинга на платформе Microsoft SCO...
 
ASP.NET MVC за пределами Hello World. Дятлов Александр D2D Just.NET
ASP.NET MVC за пределами Hello World. Дятлов Александр D2D Just.NETASP.NET MVC за пределами Hello World. Дятлов Александр D2D Just.NET
ASP.NET MVC за пределами Hello World. Дятлов Александр D2D Just.NET
 
Hl2008 Spy Log Architechture 169
Hl2008 Spy Log Architechture 169Hl2008 Spy Log Architechture 169
Hl2008 Spy Log Architechture 169
 
DBD lection 4. Big Data, NoSQL. In Russian.
DBD lection 4. Big Data, NoSQL. In Russian.DBD lection 4. Big Data, NoSQL. In Russian.
DBD lection 4. Big Data, NoSQL. In Russian.
 
Тестирование высоконагруженных облачных веб-сервисов в Amazon - подводные кам...
Тестирование высоконагруженных облачных веб-сервисов в Amazon - подводные кам...Тестирование высоконагруженных облачных веб-сервисов в Amazon - подводные кам...
Тестирование высоконагруженных облачных веб-сервисов в Amazon - подводные кам...
 
New SpyLOG architechture (Highload 2008)
New SpyLOG architechture (Highload 2008)New SpyLOG architechture (Highload 2008)
New SpyLOG architechture (Highload 2008)
 
Что нового в ASP.NET 4
Что нового в ASP.NET 4Что нового в ASP.NET 4
Что нового в ASP.NET 4
 
5.1. Flashback [hacking AD]
5.1. Flashback [hacking AD]5.1. Flashback [hacking AD]
5.1. Flashback [hacking AD]
 
Bachelors Diploma Slides Short Version
Bachelors Diploma Slides Short VersionBachelors Diploma Slides Short Version
Bachelors Diploma Slides Short Version
 
Masters
MastersMasters
Masters
 
Node.js for enterprise 2021 - JavaScript Fwdays 3
Node.js for enterprise 2021 - JavaScript Fwdays 3Node.js for enterprise 2021 - JavaScript Fwdays 3
Node.js for enterprise 2021 - JavaScript Fwdays 3
 
"Опыт создания системы управления сборкой и тестированием" (полная)
"Опыт создания системы управления сборкой и тестированием" (полная)"Опыт создания системы управления сборкой и тестированием" (полная)
"Опыт создания системы управления сборкой и тестированием" (полная)
 
Диагностика проблем в рабочей среде при помощи IntelliTrace и Visual Studio 2...
Диагностика проблем в рабочей среде при помощи IntelliTrace и Visual Studio 2...Диагностика проблем в рабочей среде при помощи IntelliTrace и Visual Studio 2...
Диагностика проблем в рабочей среде при помощи IntelliTrace и Visual Studio 2...
 

More from Provectus

Choosing the right IDP Solution
Choosing the right IDP SolutionChoosing the right IDP Solution
Choosing the right IDP SolutionProvectus
 
Intelligent Document Processing in Healthcare. Choosing the Right Solutions.
Intelligent Document Processing in Healthcare. Choosing the Right Solutions.Intelligent Document Processing in Healthcare. Choosing the Right Solutions.
Intelligent Document Processing in Healthcare. Choosing the Right Solutions.Provectus
 
Choosing the Right Document Processing Solution for Healthcare Organizations
Choosing the Right Document Processing Solution for Healthcare OrganizationsChoosing the Right Document Processing Solution for Healthcare Organizations
Choosing the Right Document Processing Solution for Healthcare OrganizationsProvectus
 
MLOps and Data Quality: Deploying Reliable ML Models in Production
MLOps and Data Quality: Deploying Reliable ML Models in ProductionMLOps and Data Quality: Deploying Reliable ML Models in Production
MLOps and Data Quality: Deploying Reliable ML Models in ProductionProvectus
 
AI Stack on AWS: Amazon SageMaker and Beyond
AI Stack on AWS: Amazon SageMaker and BeyondAI Stack on AWS: Amazon SageMaker and Beyond
AI Stack on AWS: Amazon SageMaker and BeyondProvectus
 
Feature Store as a Data Foundation for Machine Learning
Feature Store as a Data Foundation for Machine LearningFeature Store as a Data Foundation for Machine Learning
Feature Store as a Data Foundation for Machine LearningProvectus
 
MLOps and Reproducible ML on AWS with Kubeflow and SageMaker
MLOps and Reproducible ML on AWS with Kubeflow and SageMakerMLOps and Reproducible ML on AWS with Kubeflow and SageMaker
MLOps and Reproducible ML on AWS with Kubeflow and SageMakerProvectus
 
Cost Optimization for Apache Hadoop/Spark Workloads with Amazon EMR
Cost Optimization for Apache Hadoop/Spark Workloads with Amazon EMRCost Optimization for Apache Hadoop/Spark Workloads with Amazon EMR
Cost Optimization for Apache Hadoop/Spark Workloads with Amazon EMRProvectus
 
ODSC webinar "Kubeflow, MLFlow and Beyond — augmenting ML delivery" Stepan Pu...
ODSC webinar "Kubeflow, MLFlow and Beyond — augmenting ML delivery" Stepan Pu...ODSC webinar "Kubeflow, MLFlow and Beyond — augmenting ML delivery" Stepan Pu...
ODSC webinar "Kubeflow, MLFlow and Beyond — augmenting ML delivery" Stepan Pu...Provectus
 
"Building a Modern Data platform in the Cloud", Alex Casalboni, AWS Dev Day K...
"Building a Modern Data platform in the Cloud", Alex Casalboni, AWS Dev Day K..."Building a Modern Data platform in the Cloud", Alex Casalboni, AWS Dev Day K...
"Building a Modern Data platform in the Cloud", Alex Casalboni, AWS Dev Day K...Provectus
 
"How to build a global serverless service", Alex Casalboni, AWS Dev Day Kyiv ...
"How to build a global serverless service", Alex Casalboni, AWS Dev Day Kyiv ..."How to build a global serverless service", Alex Casalboni, AWS Dev Day Kyiv ...
"How to build a global serverless service", Alex Casalboni, AWS Dev Day Kyiv ...Provectus
 
"Automating AWS Infrastructure with PowerShell", Martin Beeby, AWS Dev Day Ky...
"Automating AWS Infrastructure with PowerShell", Martin Beeby, AWS Dev Day Ky..."Automating AWS Infrastructure with PowerShell", Martin Beeby, AWS Dev Day Ky...
"Automating AWS Infrastructure with PowerShell", Martin Beeby, AWS Dev Day Ky...Provectus
 
"Analyzing your web and application logs", Javier Ramirez, AWS Dev Day Kyiv 2...
"Analyzing your web and application logs", Javier Ramirez, AWS Dev Day Kyiv 2..."Analyzing your web and application logs", Javier Ramirez, AWS Dev Day Kyiv 2...
"Analyzing your web and application logs", Javier Ramirez, AWS Dev Day Kyiv 2...Provectus
 
"Resiliency and Availability Design Patterns for the Cloud", Sebastien Storma...
"Resiliency and Availability Design Patterns for the Cloud", Sebastien Storma..."Resiliency and Availability Design Patterns for the Cloud", Sebastien Storma...
"Resiliency and Availability Design Patterns for the Cloud", Sebastien Storma...Provectus
 
"Architecting SaaS solutions on AWS", Oleksandr Mykhalchuk, AWS Dev Day Kyiv ...
"Architecting SaaS solutions on AWS", Oleksandr Mykhalchuk, AWS Dev Day Kyiv ..."Architecting SaaS solutions on AWS", Oleksandr Mykhalchuk, AWS Dev Day Kyiv ...
"Architecting SaaS solutions on AWS", Oleksandr Mykhalchuk, AWS Dev Day Kyiv ...Provectus
 
"Developing with .NET Core on AWS", Martin Beeby, AWS Dev Day Kyiv 2019
"Developing with .NET Core on AWS", Martin Beeby, AWS Dev Day Kyiv 2019"Developing with .NET Core on AWS", Martin Beeby, AWS Dev Day Kyiv 2019
"Developing with .NET Core on AWS", Martin Beeby, AWS Dev Day Kyiv 2019Provectus
 
"How to build real-time backends", Martin Beeby, AWS Dev Day Kyiv 2019
"How to build real-time backends", Martin Beeby, AWS Dev Day Kyiv 2019"How to build real-time backends", Martin Beeby, AWS Dev Day Kyiv 2019
"How to build real-time backends", Martin Beeby, AWS Dev Day Kyiv 2019Provectus
 
"Integrate your front end apps with serverless backend in the cloud", Sebasti...
"Integrate your front end apps with serverless backend in the cloud", Sebasti..."Integrate your front end apps with serverless backend in the cloud", Sebasti...
"Integrate your front end apps with serverless backend in the cloud", Sebasti...Provectus
 
"Scaling ML from 0 to millions of users", Julien Simon, AWS Dev Day Kyiv 2019
"Scaling ML from 0 to millions of users", Julien Simon, AWS Dev Day Kyiv 2019"Scaling ML from 0 to millions of users", Julien Simon, AWS Dev Day Kyiv 2019
"Scaling ML from 0 to millions of users", Julien Simon, AWS Dev Day Kyiv 2019Provectus
 
How to implement authorization in your backend with AWS IAM
How to implement authorization in your backend with AWS IAMHow to implement authorization in your backend with AWS IAM
How to implement authorization in your backend with AWS IAMProvectus
 

More from Provectus (20)

Choosing the right IDP Solution
Choosing the right IDP SolutionChoosing the right IDP Solution
Choosing the right IDP Solution
 
Intelligent Document Processing in Healthcare. Choosing the Right Solutions.
Intelligent Document Processing in Healthcare. Choosing the Right Solutions.Intelligent Document Processing in Healthcare. Choosing the Right Solutions.
Intelligent Document Processing in Healthcare. Choosing the Right Solutions.
 
Choosing the Right Document Processing Solution for Healthcare Organizations
Choosing the Right Document Processing Solution for Healthcare OrganizationsChoosing the Right Document Processing Solution for Healthcare Organizations
Choosing the Right Document Processing Solution for Healthcare Organizations
 
MLOps and Data Quality: Deploying Reliable ML Models in Production
MLOps and Data Quality: Deploying Reliable ML Models in ProductionMLOps and Data Quality: Deploying Reliable ML Models in Production
MLOps and Data Quality: Deploying Reliable ML Models in Production
 
AI Stack on AWS: Amazon SageMaker and Beyond
AI Stack on AWS: Amazon SageMaker and BeyondAI Stack on AWS: Amazon SageMaker and Beyond
AI Stack on AWS: Amazon SageMaker and Beyond
 
Feature Store as a Data Foundation for Machine Learning
Feature Store as a Data Foundation for Machine LearningFeature Store as a Data Foundation for Machine Learning
Feature Store as a Data Foundation for Machine Learning
 
MLOps and Reproducible ML on AWS with Kubeflow and SageMaker
MLOps and Reproducible ML on AWS with Kubeflow and SageMakerMLOps and Reproducible ML on AWS with Kubeflow and SageMaker
MLOps and Reproducible ML on AWS with Kubeflow and SageMaker
 
Cost Optimization for Apache Hadoop/Spark Workloads with Amazon EMR
Cost Optimization for Apache Hadoop/Spark Workloads with Amazon EMRCost Optimization for Apache Hadoop/Spark Workloads with Amazon EMR
Cost Optimization for Apache Hadoop/Spark Workloads with Amazon EMR
 
ODSC webinar "Kubeflow, MLFlow and Beyond — augmenting ML delivery" Stepan Pu...
ODSC webinar "Kubeflow, MLFlow and Beyond — augmenting ML delivery" Stepan Pu...ODSC webinar "Kubeflow, MLFlow and Beyond — augmenting ML delivery" Stepan Pu...
ODSC webinar "Kubeflow, MLFlow and Beyond — augmenting ML delivery" Stepan Pu...
 
"Building a Modern Data platform in the Cloud", Alex Casalboni, AWS Dev Day K...
"Building a Modern Data platform in the Cloud", Alex Casalboni, AWS Dev Day K..."Building a Modern Data platform in the Cloud", Alex Casalboni, AWS Dev Day K...
"Building a Modern Data platform in the Cloud", Alex Casalboni, AWS Dev Day K...
 
"How to build a global serverless service", Alex Casalboni, AWS Dev Day Kyiv ...
"How to build a global serverless service", Alex Casalboni, AWS Dev Day Kyiv ..."How to build a global serverless service", Alex Casalboni, AWS Dev Day Kyiv ...
"How to build a global serverless service", Alex Casalboni, AWS Dev Day Kyiv ...
 
"Automating AWS Infrastructure with PowerShell", Martin Beeby, AWS Dev Day Ky...
"Automating AWS Infrastructure with PowerShell", Martin Beeby, AWS Dev Day Ky..."Automating AWS Infrastructure with PowerShell", Martin Beeby, AWS Dev Day Ky...
"Automating AWS Infrastructure with PowerShell", Martin Beeby, AWS Dev Day Ky...
 
"Analyzing your web and application logs", Javier Ramirez, AWS Dev Day Kyiv 2...
"Analyzing your web and application logs", Javier Ramirez, AWS Dev Day Kyiv 2..."Analyzing your web and application logs", Javier Ramirez, AWS Dev Day Kyiv 2...
"Analyzing your web and application logs", Javier Ramirez, AWS Dev Day Kyiv 2...
 
"Resiliency and Availability Design Patterns for the Cloud", Sebastien Storma...
"Resiliency and Availability Design Patterns for the Cloud", Sebastien Storma..."Resiliency and Availability Design Patterns for the Cloud", Sebastien Storma...
"Resiliency and Availability Design Patterns for the Cloud", Sebastien Storma...
 
"Architecting SaaS solutions on AWS", Oleksandr Mykhalchuk, AWS Dev Day Kyiv ...
"Architecting SaaS solutions on AWS", Oleksandr Mykhalchuk, AWS Dev Day Kyiv ..."Architecting SaaS solutions on AWS", Oleksandr Mykhalchuk, AWS Dev Day Kyiv ...
"Architecting SaaS solutions on AWS", Oleksandr Mykhalchuk, AWS Dev Day Kyiv ...
 
"Developing with .NET Core on AWS", Martin Beeby, AWS Dev Day Kyiv 2019
"Developing with .NET Core on AWS", Martin Beeby, AWS Dev Day Kyiv 2019"Developing with .NET Core on AWS", Martin Beeby, AWS Dev Day Kyiv 2019
"Developing with .NET Core on AWS", Martin Beeby, AWS Dev Day Kyiv 2019
 
"How to build real-time backends", Martin Beeby, AWS Dev Day Kyiv 2019
"How to build real-time backends", Martin Beeby, AWS Dev Day Kyiv 2019"How to build real-time backends", Martin Beeby, AWS Dev Day Kyiv 2019
"How to build real-time backends", Martin Beeby, AWS Dev Day Kyiv 2019
 
"Integrate your front end apps with serverless backend in the cloud", Sebasti...
"Integrate your front end apps with serverless backend in the cloud", Sebasti..."Integrate your front end apps with serverless backend in the cloud", Sebasti...
"Integrate your front end apps with serverless backend in the cloud", Sebasti...
 
"Scaling ML from 0 to millions of users", Julien Simon, AWS Dev Day Kyiv 2019
"Scaling ML from 0 to millions of users", Julien Simon, AWS Dev Day Kyiv 2019"Scaling ML from 0 to millions of users", Julien Simon, AWS Dev Day Kyiv 2019
"Scaling ML from 0 to millions of users", Julien Simon, AWS Dev Day Kyiv 2019
 
How to implement authorization in your backend with AWS IAM
How to implement authorization in your backend with AWS IAMHow to implement authorization in your backend with AWS IAM
How to implement authorization in your backend with AWS IAM
 

Andrei Grigoriev | Version Control in Data Science | Kazan ODSC Meetup