Knime Spring Summit 2020 : revivez l’événement !
Guten Morgen!
Vous n’avez pas eu l’occasion d’assister au Knime Spring Summit cette année ? Revivez l’événement avec cet article.
Qu’est-ce que le Knime Spring Summit ?
Le knime Spring Summit a lieu tous les ans au début du printemps à Berlin pendant une semaine et rassemble toute la communauté Knime de divers horizons.
Pour rappel cette année, en raison du contexte actuel de crise sanitaire, l’événement s’est déroulé online du 30 mars au 7 avril 2020. En effet, Malgré de nombreuses annulations dans le secteur événementiel, notamment Vivatech 2020, notre partenaire Knimes’est retroussé les manches et a décidé de proposer sa conférence en ligne.
Sans compter le prolongement des festivités Knime jusqu’à fin mai avec un programme très riche en ligne.
Une conférence qui attire chaque année beaucoup de personnes. Preuve en est, Environ 12 000 personnes se seraient inscrites à la conférence ! Gut Gematch !
Au programme du Knime Spring Summit
La conférence en ligne englobe donc de nombreuses pratiques : des classes virtuelles, des webinaires ou encore des sessions Knime for Dummies.
Une conférence ne serait pas une conférence sans sa keynote ! Cette année elle est présentée par Dean Abbott (Smarter HQ).
Et les annonces phares ?
Un vaste programme de cours en ligne
Vous êtes un pro de la data science et de la data prep ? Sachez que des cours en ligne sont proposés en avril et en mai ainsi qu’un programme de certification pour vous plonger dans Knime Analytics Platform egt Knime Server.
Des nouveautés au fait ?
A la question Modelops, comment mettre en prod et maintenir un modèle ? La réponse de Knime est à base de chaines knime produisant un metanode. Celui-ci est mis à jour sur les workflows en production. Le principe est nommé Workflow capture & deploy nodes. Notez dans vos agendas que la fonctionnalité sera disponible durant l’été 2020.
En ce qui concerne les composants (l’ensemble de noeuds packagés comme un node redistribuable). Le noeud packagé reste modifiable pour une éventuelle surcharge. En matière de DataScience : Manual labeling (a pour objectif de forcer des hypothèses en l’absence de data.
Knime a également annoncé un travail sur les performances.
Et pour la nouveauté Server ?
Le Workflow pinning !Ok mais en quoi ça consiste ? Il est possible de marquer le workflow afin de lui indiquer sur quel node il doit s’exécuter.– Présence de ressources (gpu / cpu)
– A noter aussi la présence de prérequis (python runtime)
– Executor est configuré dans une bulle spécifique ayant accès à certaines sources de données.
– Bring your own licence
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