Artwork

Nội dung được cung cấp bởi The Data Flowcast. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được The Data Flowcast hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
Player FM - Ứng dụng Podcast
Chuyển sang chế độ ngoại tuyến với ứng dụng Player FM !

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

24:11
 
Chia sẻ
 

Manage episode 455245347 series 2053958
Nội dung được cung cấp bởi The Data Flowcast. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được The Data Flowcast hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.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

37 tập

Artwork
iconChia sẻ
 
Manage episode 455245347 series 2053958
Nội dung được cung cấp bởi The Data Flowcast. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được The Data Flowcast hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.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

37 tập

Tất cả các tập

×
 
Loading …

Chào mừng bạn đến với Player FM!

Player FM đang quét trang web để tìm các podcast chất lượng cao cho bạn thưởng thức ngay bây giờ. Đây là ứng dụng podcast tốt nhất và hoạt động trên Android, iPhone và web. Đăng ký để đồng bộ các theo dõi trên tất cả thiết bị.

 

Hướng dẫn sử dụng nhanh

Nghe chương trình này trong khi bạn khám phá
Nghe