Data Scientists, Data Engineers und Data Teams können sich ab sofort schon vor Programmveröffentlichung die vergünstigte Teilnahme an der data2day sichern.

Data Scientists, Data Engineers und Data Teams bleibt Zeit bis zum 9. Mai, um Vorschläge zu Workshops und Vorträgen einzureichen.

Das Time-Series-Modul der In-Memory-Datenbank Redis verspricht höhere Performance und größere Flexibilität bei der Analyse von Zeitreihendaten.

Der in die Databricks-Plattform integrierte Dienst AutoML soll Data Scientists helfen, ML-Modelle schneller produktionsreif zu entwickeln.

Das ETL-Framework soll Data Engineers das aufwendige Erstellen, Betreiben und Warten von Daten-Pipelines erleichtern.

Die auf SQL zugeschnittene Datenanalyse- und BI-Plattform Dremio Cloud steht ab sofort als vollständig verwalteter Service kostenfrei bereit.

Data Scientists, Data Engineers und Data Teams mögen Vorschläge zu Workshops und Vorträgen einreichen. Die data2day findet 2022 wieder in Karlsruhe statt.

Eine Woche Zeit bleibt Interessierten noch, sich zur Data-Science-Konferenz am 8. Dezember anzumelden.

Der Frühbucherrabatt für die Data-Science-Konferenz wurde bis zum 24. November verlängert.

Für die Konferenz unter dem Motto "Von den Daten zum datengetriebenen Unternehmen" gibt es noch bis zum 17. November vergünstigte Tickets.

Die UI-Technik des deutschen Start-ups soll die Einstiegshürde zu Databricks' Lakehouse-Plattform senken und Data Science sowie ML auch ohne Code ermöglichen.

Das Programm der Data-Science-Konferenz steht fest. Ab sofort können sich Interessierte bis zum 17. November mit Frühbucherrabatt registrieren.

Der Anbieter hinter der Data-Lakehouse-Architektur sichert sich außerdem eine weitere Finanzspritze in Höhe von 1,6 Milliarden US-Dollar.

Googles Data Validation Tool ist Open Source und kompatibel mit BigQuery, Cloud SQL, MySQL, Oracle, Teradata sowie weiteren Datenbanken und Dateisystemen.

Noch bis 2. August können sich Fachleute mit Vorträgen und Workshops zu Themen rund um Big Data, Data Science sowie maschinelles Lernen bewerben.

Mit einer neuen Datenarchitektur und Denkweise soll das Data-Mesh-Paradigma den Weg ebnen, unternehmerischen Mehrwert zu generieren.

Ab sofort können sich Fachleute mit Vorträgen und Workshops zu Tools, Methoden und Erfahrungen rund um Big Data, Data Science und maschinelles Lernen bewerben.

Data Engineers, Data Scientists und Product Owner sollen mit Databricks Machine Learning gemeinsam an ML-Projekten arbeiten können.

Das neue Open-Source-Projekt soll als offenes Protokoll den Datenaustausch und die unternehmensübergreifende Zusammenarbeit eröffnen – sogar in Echtzeit.

Bei einer Series-G-Finanzierungsrunde konnte sich das Unternehmen hinter der kommerziellen Redis-Enterprise-Datenbank weitere 110 Millionen US-Dollar sichern.

Anwender können die Lakehouse-Plattform künftig erstmals in einer vollständig containerisierten Cloud-Umgebung nutzen.

Mit SQL Analytics komplettiert das Unternehmen seine Lakehouse-Architektur, die die Leistung von Data Warehouses mit dem Tempo von Data Lakes kombiniert.