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【活动】QClub南京站:大数据精准营销与平台搭建火热报名中

2014-07-15 18:46 InfoQ


活动简介:互联网以及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多,海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通,以期通过用户关系链的融合,网络媒体的社会化重构,为广告用户带来更好的精准社会化营销效果。那么在这背后究竟有哪些技术支撑呢?7月26日,InfoQ联合南京Java用户组,将举行南京第一场QClub技术沙龙——大数据精准营销与平台搭建。


活动费用:免费


拟邀请人数:100人


时间:14:00~17:20 ,2014年7月26日(周六)


地址:苏宁总部苏宁大学101报告厅


路线:南京市玄武区徐庄软件园苏宁大道1号


日程安排

13:30-14:00 签到

14:00-14:05 主持人介绍会议整体安排

14:10-14:40 云中的大数据平台-加快大数据解决方案在企业落地

14:40-15:10 大数据之精准营销

15:10-15:20 休息

15:20-15:40 Training Large Scale Deep Neural Networks on the Intel Xeon Phi Many-core Coprocessor

15:40-16:10 南京JUG-Netty架构剖析和实践经验分享

16:10-16:20 休息

16:20-17:00 OpenSpace(自由讨论环节)

17:00-17:20 主持人结束陈词,合影


讲师介绍


演讲题目:云中的大数据平台–加快大数据解决方案在企业落地

王天青:@EMC中国研究院 资深研究员,微博: @葛里森。 2008年加入EMC,从事创新技术解决方案设计和实现,技术涉猎甚广,包括Web & Mobile Web, SOA, Web Service, Virtualization, Distributed Storage, J2EE, Hadoop, NoSQL, OpenStack, CloudFoundry, Data Mining等。现阶段主要关注虚拟大数据解决方案以及数据中心垂直架构的统一监控。

演讲摘要:在大数据领域中,大部分的框架都是基于廉价硬件,同时也针对底层架构做了很多针对性的设计。而从很多非互联网企业现状来讲,他们已经采购了大量的服务器和存储阵列,并在很大程度上使用了计算虚拟化技术。因此如何将传统大数据平台(例如Hadoop)运行在企业现有的IT环境中,并能够更好的和企业的现有生产系统集成,成为了一个重要课题。

VMware推出了一个Big Data Extension(BDE)的产品,它能够将Hadoop集群自动部署在vSphere环境中,并能够动态地对计算和存储节点自动扩展。在开源社区中,OpenStack也有一个类似的项目,叫做Sahara,它能够在OpenStack平台上自动部署Hadoop集群。另外一个方面,EMC存储(例如Isilon)从最近的版本开始,除了传统的Block,File和Object之外,还提供了HDFS接口,因此EMC的存储能够很好的服务于第三平台及其之上的应用。本次演讲将就如何使用BDE/Sahara和EMC的存储构建一个企业Hadoop方案进行探讨。


演讲题目:大数据之精准营销

陈雪峰:苏宁云商集团大数据中心数据分析专家,专注于机器学习,模式识别,数据挖掘。

演讲摘要:整合苏宁易购站内和站外多个数据源,通过机器学习、数据挖掘等方法,对用户、商品、广告、媒体等进行深度分析,并建立购买预测,实时点击预测等多个模型和多种用户定向算法,从而在用户和广告之间找到最佳匹配,提高互联网广告投放精准度,提升网站流量和用户体验。


演讲题目:Training Large Scale Deep Neural Networks on the Intel Xeon Phi Many-core Coprocessor

顾荣:南京大学计算机科学与技术在读博士,目前专攻大数据处理引擎与分布式机器学习领域。

演讲摘要:深度学习近些年引起了学术界和工业界的广泛研究并取得了突破性的应用效果。例如,微软将其应用到语音识别的服务中,获得了比最先进的大词汇量语音识别系统相对误差率减少16%以上的效果, Google则制定了一个GoogleBrain计划,希望利用深度网络来使计算机可以自己认识事物。百度深度学习研究院在招募了各路深度学习人才后也启动了雄心勃勃的百度大脑计划。目前人们也正在尝试用深度学习解决更多实际问题,如图像识别,气候预测,自然语言处理等。然而深度学习的一个潜在的问题是训练算法计算量较大、非常耗时。另一方面,通过并行化的手段降低机器学习算法训练时间是目前的业界和学术界的研究热点。本talk将分享我们在Intel多核和众核设备对并行化深度学习算法所做的一些工作,实验结果表明我们的方法相对于串行训练有近300倍的加速。


QClub书友半时谈

这是继主题演讲和OpenSpace环节,新加入的一个交流环节。我们将在有条件情况下,邀请科技图书作者从技术角度和大家分享书内书外的技术热点,半小时读懂一本书。本期我们邀请的嘉宾是《Netty权威指南》作者李林锋。


演讲题目:Netty架构剖析和实践经验分享

李林锋:2007年毕业于东北大学,现就职于华为技术有限公司平台中间件架构与设计部,从事高性能通信软件的架构设计和开发工作,有6年多的NIO领域设计、开发和运维经验,精通Netty、Mina等NIO框架。参与设计和开发的某高性能平台软件,曾获得华为软件公司总裁技术创新二等奖。《Netty权威指南》作者,积极的推广NIO编程技术和Netty等NIO框架。

演讲摘要:随着互联网分布式架构、大数据和流式计算框架的发展,高性能、高可靠的远程服务调用框架成为这些架构的核心通信组件,作为业界最流行的NIO框架,Netty在互联网、大数据、电信、游戏等行业得到了广泛的应用,据不完全统计,Netty已经在阿里巴巴Dubbo、RocketMQ、Twitter Finagle、Google open-bidder、Hadoop Avro、Facebook Nifty、RPC框架MessagePack等产品中得到了应用。未来基于异步NIO的编程将会取代传统的同步阻塞编程,这是大势所趋,但是由于JDK原生NIO编程的复杂性和高门槛,大多数人将选择NIO框架,作为最流行的NIO框架,Netty将会成为大多数人的首选。可以预见,Netty未来1-2年后将会在主流领域普及,成为大多开发者需要掌握的基础技术和框架。


点击【阅读原文】至活动页面报名,了解详情。

注:如果报名注册遇到问题,可将报名信息发送至Jessie@infoq.com




 
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