Implementing data science and machine learning at scale is challenging for developers, data engineers, and data analysts. Methods used on a single laptop need to be redesigned for a distributed pipeline with multiple users and multi-node clusters. So how do you make it work? In this webinar, we’ll dive into a real-world use case and discuss: - Requirements and tools such as R, Python, Spark, H2O, and others - Infrastructure complexity, gaps in skill sets, and other challenges - Tips for getting data engineers, SQL developers, and data scientists to collaborate - How to provide a user-friendly, scalable, and elastic platform for distributed data science Join this webinar and learn how to get started with a large-scale distributed platform for data science and machine learning.

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18:00 - 19:00 hs GMT+1

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