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 !

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

24:11
 
แบ่งปัน
 

Manage episode 455155998 series 2948506
เนื้อหาจัดทำโดย The Data Flowcast เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก The Data Flowcast หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.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

50 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 
Manage episode 455155998 series 2948506
เนื้อหาจัดทำโดย The Data Flowcast เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก The Data Flowcast หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.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

50 ตอน

ทุกตอน

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน

ฟังรายการนี้ในขณะที่คุณสำรวจ
เล่น