原文：
www.kdnuggets.com/2022/10/key-takeaways-bigdata-london-conference-exhibition.html
来源: BigDataLDN
作为 KDNuggets 团队的一员，我有机会参加了 9 月 20-21 日的 BigData LDN 会议和展览。
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这是英国的一场免费数据与分析会议和展览，由领先的数据和分析专家主办。共有 100 家展商、12 个演讲厅和 200 位演讲者——这无疑是一天忙碌的活动！
《HumblePi》的作者，Matt Parker——一位澳大利亚休闲数学家、作者、喜剧演员和 YouTube 名人，作为主旨演讲者出席了此次活动。这真的很酷！
我有机会与几位人士交流并获取他们公司的更多信息，让我们开始吧。
我有机会与 DataOps 的副总裁、宣传与支持部的Patrick Connolly交谈。他说了以下内容……
DataOps 是应用于数据的 DevOps，关注灵活性、敏捷性和控制。公司相对较新，成立于 2018 年，旨在减少洞察时间，并加快客户的价值实现时间。2019 年，他们明确关注 DevOps 的真实原则，并从 IoT 时间序列数据中提取价值，以开发围绕 DataOps 的技术。
随后，他们公开分享了他们的 DataOps 理念，您可以在TrueDataOps找到这些内容，他们还发布了 DataOps for Snowflake 平台。
DataOps 的支柱包括：
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ELT 及其精神
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持续集成/持续部署（CI/CD）
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代码设计与可维护性
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环境管理
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治理与变更控制
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自动化测试与监控
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协作与自助服务
客户通常面临相同的问题：多个数据管道自然带来了复杂性。DataOps 试图实现彼此匹配的节奏，重点关注敏捷性和治理。他们希望创建解决方案，以便公司和利益相关者能够获得更好、更快和更高质量的数据，同时不妥协于治理和数据安全。
DataOps 的联合创始人贾斯廷·穆伦和盖·亚当斯与其他 DataOps 先锋合作编写了《DataOps for Dummies》一书——我有幸免费获得了这本书！
如果你想了解如何在 SnowFlake 上构建、测试和部署应用程序，可以访问 DataOps 网站。
安德鲁·麦克赫奇，麦克拉伦赛车的高级数据科学家也在场。我没有机会与他亲自交谈，但他确实进行了问答环节，我得以提出问题。
你可以想象他的研讨会有多么繁忙：麦克拉伦一级方程式团队如何利用数据加速性能。人们几乎挤在一起，但理解数据和一级方程式的概念非常有趣。
他告诉我们，作为高级数据科学家，他面临的最大挑战之一是数据的缺乏。赛车运动并不频繁发生，所以当它发生时，能用的数据非常有限。而且一旦他们整理这些数据，处理过程非常漫长，以至于特定的赛车赛季已经结束，在当时没有价值。团队可以在下一个赛季使用这些数据，但这仍然使当前的过程更加困难。
他还提到，团队并不能访问所有的数据。他们从特定的网站获取数据，大多数网站对公众开放。然而，广播公司屏幕上显示的信息，比如圈速和档位——这些数据麦克拉伦团队无法获取。因此，团队有其他成员观看比赛并记录每一个统计数据，以便整理数据。
数据团队规模不大，因此在每场比赛期间，团队面临很大的压力。
如果你想了解更多关于麦克拉伦的信息，请查看他们的 网站。
我还有幸与 杰兹·克拉克，伊登·史密斯的首席执行官交谈。他们提供数据人员配备、数据咨询、教育和培训。他们在技术行业拥有超过 20 年的人员配备经验，随后逐渐扩展到数据咨询。
随着公司业务的增长，他们发现了一个新市场——教育和培训。他们提供一个名为Nurture的教育项目，该项目曾入围 2020 年和 2021 年的 Data IQ 奖‘最佳发展项目’，后来他们还推出了Nurture Plus和Nourish。
如果你对他们的实习和其他形式的教育感兴趣，可以查看这里：edensmith.group/。如果你在英国，并且寻找技术领域的新机会，可以查看他们的实时职位：esjobs.powerappsportals.com/
现场有多家公司参展，如微软、Databricks、Snowflake 等。这一天极具洞察力，我建立了很多联系，了解了不同的公司，也学到了更多关于新工具和软件的知识
我强烈建议参加这类会议和展览，以深入了解数据的世界、范式转变以及如何成为未来的一部分
Nisha Arya 是一位数据科学家和自由技术写作人。她特别关注提供数据科学职业建议或教程，以及围绕数据科学的理论知识。她还希望探索人工智能如何促进人类寿命的延续。她是一个热心的学习者，寻求拓宽技术知识和写作技能，同时帮助指导他人。