La Unión Europea ha acordado un paquete de sanciones contra Rusia por su invasión de Ucrania. Las sanciones incluyen restricciones a las importaciones de productos rusos de alta tecnología y a las exportaciones de bienes de lujo a Rusia. Además, se congelarán los activos de varios oligarcas rusos y se prohibirá el acceso de los bancos rusos a los mercados financieros de la UE.
La agencia de modelos requiere informatizar la información sobre los modelos, eventos, coordinadores y marcas que han manejado de forma física. La agencia cuenta con información sobre los modelos como código, edad, género y contacto, y cada modelo puede ser contratado para uno o más eventos. Los eventos tienen un código, descripción y son organizados por un coordinador con su código y contacto. Un coordinador puede organizar uno o más eventos y un evento puede ser contratado por una o más marcas que tienen código, nombre, giro de neg
La Unión Europea ha acordado un paquete de sanciones contra Rusia por su invasión de Ucrania. Las sanciones incluyen restricciones a las importaciones de productos rusos de alta tecnología y a las exportaciones de bienes de lujo a Rusia. Además, se congelarán los activos de varios oligarcas rusos y se prohibirá el acceso de los bancos rusos a los mercados financieros de la UE.
La agencia de modelos requiere informatizar la información sobre los modelos, eventos, coordinadores y marcas que han manejado de forma física. La agencia cuenta con información sobre los modelos como código, edad, género y contacto, y cada modelo puede ser contratado para uno o más eventos. Los eventos tienen un código, descripción y son organizados por un coordinador con su código y contacto. Un coordinador puede organizar uno o más eventos y un evento puede ser contratado por una o más marcas que tienen código, nombre, giro de neg
La empresa desea informatizar la información sobre sus vendedoras, catálogos, coordinadores y productos. Se conoce el código, nombre, zona y contacto de cada vendedora, así como los detalles de cada catálogo como fechas y nombre. Cada coordinador supervisa una o más vendedoras de una zona. Los productos se identifican por código, descripción y costo, y pueden aparecer en uno o más catálogos mientras que un catálogo puede incluir muchos productos.
El documento describe la organización de un taller mecánico, incluyendo los datos de los mecánicos como código, nombre, edad y horario. También incluye la información de los autos a reparar como modelo, color, matrícula y marca. Explica que un mecánico puede reparar un auto y un auto puede ser reparado por uno o más mecánicos. Además, proporciona detalles sobre las piezas como código, nombre, precio, modelo y marca, y que una pieza puede ser usada por uno o más mecá
El documento describe un buffet jurídico que almacena información sobre abogados como su nombre, código, edad, sexo y especialidad, así como sobre los juicios a su cargo con su código, duración y tipo. También almacena datos de los jueces asignados a cada juicio como su nombre, código, edad, sexo y tipo de juicio.
La tienda de cómputo desea informatizar su gestión mediante un sistema que registre información de productos (código, descripción, precio, existencia), clientes (código, nombre, dirección, teléfono) y proveedores (nombre, dirección, giro, teléfono), así como las ventas de productos a clientes y el suministro de productos por parte de los proveedores.
Este documento describe la información que una empresa desea organizar sobre su estructura interna. La empresa está organizada en departamentos, cada uno con un código, nombre y puesto anual. Los departamentos se ubican en centros de trabajo con nombre, población y dirección. La empresa también desea almacenar datos de empleados como teléfono, fecha de contratación, hijos y habilidades, así como de los hijos y habilidades mismas.
Un despacho de arquitectura requiere almacenar información sobre sus arquitectos como código, nombre, cargo y categoría, así como detalles de sus obras incluyendo código, descripción, ubicación, presupuesto y código del arquitecto encargado. También se almacenará información sobre los supervisores de cada obra con su código, nombre, categoría y código de la obra que supervisan.
En una tienda departamental, la mercancía se organiza por departamentos con códigos y categorías. Cada producto tiene un código, nombre, descripción, departamento, precio de costo y precio de venta. Los empleados tienen códigos, nombre, domicilio, puesto y departamento asignado. Un departamento tiene un encargado y un producto puede pertenecer a uno o más departamentos.
En una pista de carreras se almacenan los datos de cada corredor, incluyendo su código, nombre y puesto. También se guarda información sobre la pista, como su medida, nombre y código. Cada corredor corre en una pista y es supervisado por uno o más supervisores, cuyo código, categoría y nombre se registran. Además, cada corredor tiene un entrenador identificado por su código, nombre y especialidad.
La empresa desea informatizar la información sobre sus vendedoras, catálogos, coordinadores y productos. Se conoce el código, nombre, zona y contacto de cada vendedora, así como los detalles de cada catálogo como fechas y nombre. Cada coordinador supervisa una o más vendedoras de una zona. Los productos se identifican por código, descripción y costo, y pueden aparecer en uno o más catálogos mientras que un catálogo puede incluir muchos productos.
El documento describe la organización de un taller mecánico, incluyendo los datos de los mecánicos como código, nombre, edad y horario. También incluye la información de los autos a reparar como modelo, color, matrícula y marca. Explica que un mecánico puede reparar un auto y un auto puede ser reparado por uno o más mecánicos. Además, proporciona detalles sobre las piezas como código, nombre, precio, modelo y marca, y que una pieza puede ser usada por uno o más mecá
El documento describe un buffet jurídico que almacena información sobre abogados como su nombre, código, edad, sexo y especialidad, así como sobre los juicios a su cargo con su código, duración y tipo. También almacena datos de los jueces asignados a cada juicio como su nombre, código, edad, sexo y tipo de juicio.
La tienda de cómputo desea informatizar su gestión mediante un sistema que registre información de productos (código, descripción, precio, existencia), clientes (código, nombre, dirección, teléfono) y proveedores (nombre, dirección, giro, teléfono), así como las ventas de productos a clientes y el suministro de productos por parte de los proveedores.
Este documento describe la información que una empresa desea organizar sobre su estructura interna. La empresa está organizada en departamentos, cada uno con un código, nombre y puesto anual. Los departamentos se ubican en centros de trabajo con nombre, población y dirección. La empresa también desea almacenar datos de empleados como teléfono, fecha de contratación, hijos y habilidades, así como de los hijos y habilidades mismas.
Un despacho de arquitectura requiere almacenar información sobre sus arquitectos como código, nombre, cargo y categoría, así como detalles de sus obras incluyendo código, descripción, ubicación, presupuesto y código del arquitecto encargado. También se almacenará información sobre los supervisores de cada obra con su código, nombre, categoría y código de la obra que supervisan.
En una tienda departamental, la mercancía se organiza por departamentos con códigos y categorías. Cada producto tiene un código, nombre, descripción, departamento, precio de costo y precio de venta. Los empleados tienen códigos, nombre, domicilio, puesto y departamento asignado. Un departamento tiene un encargado y un producto puede pertenecer a uno o más departamentos.
En una pista de carreras se almacenan los datos de cada corredor, incluyendo su código, nombre y puesto. También se guarda información sobre la pista, como su medida, nombre y código. Cada corredor corre en una pista y es supervisado por uno o más supervisores, cuyo código, categoría y nombre se registran. Además, cada corredor tiene un entrenador identificado por su código, nombre y especialidad.
4th Modern Marketing Reckoner by MMA Global India & Group M: 60+ experts on W...Social Samosa
The Modern Marketing Reckoner (MMR) is a comprehensive resource packed with POVs from 60+ industry leaders on how AI is transforming the 4 key pillars of marketing – product, place, price and promotions.
End-to-end pipeline agility - Berlin Buzzwords 2024Lars Albertsson
We describe how we achieve high change agility in data engineering by eliminating the fear of breaking downstream data pipelines through end-to-end pipeline testing, and by using schema metaprogramming to safely eliminate boilerplate involved in changes that affect whole pipelines.
A quick poll on agility in changing pipelines from end to end indicated a huge span in capabilities. For the question "How long time does it take for all downstream pipelines to be adapted to an upstream change," the median response was 6 months, but some respondents could do it in less than a day. When quantitative data engineering differences between the best and worst are measured, the span is often 100x-1000x, sometimes even more.
A long time ago, we suffered at Spotify from fear of changing pipelines due to not knowing what the impact might be downstream. We made plans for a technical solution to test pipelines end-to-end to mitigate that fear, but the effort failed for cultural reasons. We eventually solved this challenge, but in a different context. In this presentation we will describe how we test full pipelines effectively by manipulating workflow orchestration, which enables us to make changes in pipelines without fear of breaking downstream.
Making schema changes that affect many jobs also involves a lot of toil and boilerplate. Using schema-on-read mitigates some of it, but has drawbacks since it makes it more difficult to detect errors early. We will describe how we have rejected this tradeoff by applying schema metaprogramming, eliminating boilerplate but keeping the protection of static typing, thereby further improving agility to quickly modify data pipelines without fear.
Orchestrating the Future: Navigating Today's Data Workflow Challenges with Ai...Kaxil Naik
Navigating today's data landscape isn't just about managing workflows; it's about strategically propelling your business forward. Apache Airflow has stood out as the benchmark in this arena, driving data orchestration forward since its early days. As we dive into the complexities of our current data-rich environment, where the sheer volume of information and its timely, accurate processing are crucial for AI and ML applications, the role of Airflow has never been more critical.
In my journey as the Senior Engineering Director and a pivotal member of Apache Airflow's Project Management Committee (PMC), I've witnessed Airflow transform data handling, making agility and insight the norm in an ever-evolving digital space. At Astronomer, our collaboration with leading AI & ML teams worldwide has not only tested but also proven Airflow's mettle in delivering data reliably and efficiently—data that now powers not just insights but core business functions.
This session is a deep dive into the essence of Airflow's success. We'll trace its evolution from a budding project to the backbone of data orchestration it is today, constantly adapting to meet the next wave of data challenges, including those brought on by Generative AI. It's this forward-thinking adaptability that keeps Airflow at the forefront of innovation, ready for whatever comes next.
The ever-growing demands of AI and ML applications have ushered in an era where sophisticated data management isn't a luxury—it's a necessity. Airflow's innate flexibility and scalability are what makes it indispensable in managing the intricate workflows of today, especially those involving Large Language Models (LLMs).
This talk isn't just a rundown of Airflow's features; it's about harnessing these capabilities to turn your data workflows into a strategic asset. Together, we'll explore how Airflow remains at the cutting edge of data orchestration, ensuring your organization is not just keeping pace but setting the pace in a data-driven future.
Session in https://budapestdata.hu/2024/04/kaxil-naik-astronomer-io/ | https://dataml24.sessionize.com/session/667627
Build applications with generative AI on Google CloudMárton Kodok
We will explore Vertex AI - Model Garden powered experiences, we are going to learn more about the integration of these generative AI APIs. We are going to see in action what the Gemini family of generative models are for developers to build and deploy AI-driven applications. Vertex AI includes a suite of foundation models, these are referred to as the PaLM and Gemini family of generative ai models, and they come in different versions. We are going to cover how to use via API to: - execute prompts in text and chat - cover multimodal use cases with image prompts. - finetune and distill to improve knowledge domains - run function calls with foundation models to optimize them for specific tasks. At the end of the session, developers will understand how to innovate with generative AI and develop apps using the generative ai industry trends.