Artwork

Контент предоставлен The Data Flowcast. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией The Data Flowcast или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !

Using Airflow To Power Machine Learning Pipelines at Optimove with Vasyl Vasyuta

24:11
 
Поделиться
 

Manage episode 455155998 series 2948506
Контент предоставлен The Data Flowcast. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией The Data Flowcast или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

Data orchestration and machine learning are shaping how organizations handle massive datasets and drive customer-focused strategies. Tools like Apache Airflow are central to this transformation. In this episode, Vasyl Vasyuta, R&D Team Leader at Optimove, joins us to discuss how his team leverages Airflow to optimize data processing, orchestrate machine learning models and create personalized customer experiences.

Key Takeaways:

(01:59) Optimove tailors marketing notifications with personalized customer journeys.

(04:25) Airflow orchestrates Snowflake procedures for massive datasets.

(05:11) DAGs manage workflows with branching and replay plugins.

(05:41) The "Joystick" plugin enables seamless data replays.

(09:33) Airflow supports MLOps for customer data grouping.

(11:15) Machine learning predicts customer behavior for better campaigns.

(13:20) Thousands of DAGs run every five minutes for data processing.

(15:36) Custom versioning allows rollbacks and gradual rollouts.

(18:00) Airflow logs enhance operational observability.

(23:00) DAG versioning in Airflow 3.0 could boost efficiency.

Resources Mentioned:

Vasyl Vasyuta -

https://www.linkedin.com/in/vasyl-vasyuta-3270b54a/

Optimove -

https://www.linkedin.com/company/optimove/

Apache Airflow -

https://airflow.apache.org/

Snowflake -

https://www.snowflake.com/

Datadog -

https://www.datadoghq.com/

Apache Airflow Survey -

https://astronomer.typeform.com/airflowsurvey24

Thanks for listening to “The Data Flowcast: Mastering Airflow for Data Engineering & AI.” If you enjoyed this episode, please leave a 5-star review to help get the word out about the show. And be sure to subscribe so you never miss any of the insightful conversations.

#AI #Automation #Airflow #MachineLearning

  continue reading

41 эпизодов

Artwork
iconПоделиться
 
Manage episode 455155998 series 2948506
Контент предоставлен The Data Flowcast. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией The Data Flowcast или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

Data orchestration and machine learning are shaping how organizations handle massive datasets and drive customer-focused strategies. Tools like Apache Airflow are central to this transformation. In this episode, Vasyl Vasyuta, R&D Team Leader at Optimove, joins us to discuss how his team leverages Airflow to optimize data processing, orchestrate machine learning models and create personalized customer experiences.

Key Takeaways:

(01:59) Optimove tailors marketing notifications with personalized customer journeys.

(04:25) Airflow orchestrates Snowflake procedures for massive datasets.

(05:11) DAGs manage workflows with branching and replay plugins.

(05:41) The "Joystick" plugin enables seamless data replays.

(09:33) Airflow supports MLOps for customer data grouping.

(11:15) Machine learning predicts customer behavior for better campaigns.

(13:20) Thousands of DAGs run every five minutes for data processing.

(15:36) Custom versioning allows rollbacks and gradual rollouts.

(18:00) Airflow logs enhance operational observability.

(23:00) DAG versioning in Airflow 3.0 could boost efficiency.

Resources Mentioned:

Vasyl Vasyuta -

https://www.linkedin.com/in/vasyl-vasyuta-3270b54a/

Optimove -

https://www.linkedin.com/company/optimove/

Apache Airflow -

https://airflow.apache.org/

Snowflake -

https://www.snowflake.com/

Datadog -

https://www.datadoghq.com/

Apache Airflow Survey -

https://astronomer.typeform.com/airflowsurvey24

Thanks for listening to “The Data Flowcast: Mastering Airflow for Data Engineering & AI.” If you enjoyed this episode, please leave a 5-star review to help get the word out about the show. And be sure to subscribe so you never miss any of the insightful conversations.

#AI #Automation #Airflow #MachineLearning

  continue reading

41 эпизодов

Все серии

×
 
Loading …

Добро пожаловать в Player FM!

Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.

 

Краткое руководство

Слушайте это шоу, пока исследуете
Прослушать