Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย The Data Flowcast เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก The Data Flowcast หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

The Intersection of AI and Data Management at Dosu with Devin Stein

20:18
 
แบ่งปัน
 

Manage episode 443563858 series 2948506
เนื้อหาจัดทำโดย The Data Flowcast เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก The Data Flowcast หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

Unlocking engineering productivity goes beyond coding — it’s about managing knowledge efficiently. In this episode, we explore the innovative ways in which Dosu leverages Airflow for data orchestration and supports the Airflow project.

Devin Stein, Founder of Dosu, shares his insights on how engineering teams can focus on value-added work by automating knowledge management. Devin dives into Dosu’s purpose, the significance of AI in their product, and why they chose Airflow as the backbone for scheduling and data management.

Key Takeaways:

(01:33) Dosu's mission to democratize engineering knowledge.

(05:00) AI is central to Dosu's product for structuring engineering knowledge.

(06:23) The importance of maintaining up-to-date data for AI effectiveness.

(07:55) How Airflow supports Dosu’s data ingestion and automation processes.

(08:45) The reasoning behind choosing Airflow over other orchestrators.

(11:00) Airflow enables Dosu to manage both traditional ETL and dynamic workflows.

(13:04) Dosu assists the Airflow project by auto-labeling issues and discussions.

(14:56) Thoughtful collaboration with the Airflow community to introduce AI tools.

(16:37) The potential of Airflow to handle more dynamic, scheduled workflows in the future.

(18:00) Challenges and custom solutions for implementing dynamic workflows in Airflow.

Resources Mentioned:

Apache Airflow - https://airflow.apache.org/

Dosu Website - https://dosu.dev/

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

44 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 
Manage episode 443563858 series 2948506
เนื้อหาจัดทำโดย The Data Flowcast เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก The Data Flowcast หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

Unlocking engineering productivity goes beyond coding — it’s about managing knowledge efficiently. In this episode, we explore the innovative ways in which Dosu leverages Airflow for data orchestration and supports the Airflow project.

Devin Stein, Founder of Dosu, shares his insights on how engineering teams can focus on value-added work by automating knowledge management. Devin dives into Dosu’s purpose, the significance of AI in their product, and why they chose Airflow as the backbone for scheduling and data management.

Key Takeaways:

(01:33) Dosu's mission to democratize engineering knowledge.

(05:00) AI is central to Dosu's product for structuring engineering knowledge.

(06:23) The importance of maintaining up-to-date data for AI effectiveness.

(07:55) How Airflow supports Dosu’s data ingestion and automation processes.

(08:45) The reasoning behind choosing Airflow over other orchestrators.

(11:00) Airflow enables Dosu to manage both traditional ETL and dynamic workflows.

(13:04) Dosu assists the Airflow project by auto-labeling issues and discussions.

(14:56) Thoughtful collaboration with the Airflow community to introduce AI tools.

(16:37) The potential of Airflow to handle more dynamic, scheduled workflows in the future.

(18:00) Challenges and custom solutions for implementing dynamic workflows in Airflow.

Resources Mentioned:

Apache Airflow - https://airflow.apache.org/

Dosu Website - https://dosu.dev/

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

44 ตอน

ทุกตอน

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน

ฟังรายการนี้ในขณะที่คุณสำรวจ
เล่น