Алексей Зиновьев — Java в качестве основного рабочего инструмента Data Scientist

Часто мы можем слышать разговоры, что, мол, Java хороша для Enterprise или для Mobile, но вот прототип алгоритма придется писать на любимом Python или R. Верно ли, что Java уже не та и мало подходит для этого изящного мира ученых, которые переваривают кропотливо собранные вами данные? Правда ли, что на Java нет фреймворков, сопоставимых по возможностям с пакетами R или NumPy для Python? Можно ли позволить тому парню с красным дипломом МГУ писать свой алгоритм в Matlab и Octave, ведь потом все «легко переписать в Java»?

Если вы Java-разработчик высоконагруженных систем и у вас периодически накапливаются данные для анализа, если у вас уже настроен прекрасный кластер Hadoop, а данные ждут своего часа в MongoDB, Cassandra или Hbase, то вам наверняка хотелось бы воспользоваться инструментами для Data Mining, без особых усилий добавляя сервисы, анализирующие ваши данные.

Из доклада вы узнаете о самых популярных фреймворках и IDE на Java для построения моделей при помощи методов Machine Learning, о вариантах встраивания этих решений в существующие системы.

  1. Алексей Зиновьев
    Лидер Google Developer Group Omsk, Java разработчик RTB продуктов в компании Тамтэк, аспирант ОмГУ, специализирующийся в исследовании транспортных сетей, дорожных графов, хранении и обработке больших данных. @zaleslaw