多年来，技术会议往往会超出最初的重点，增加新的技术、与会者的类型以及范围更广的会议和发言人。从最初对Apache Spark的关注开始™，Spark+AI峰会的范围已经扩大，不仅包括数据工程和基础设施，还包括机器学习自动化和应用。数据、人工智能和云是高级数据分析的支柱，它们将数据远见者、Spark专家、机器学习开发人员、数据工程师、数据科学家和数据分析师聚集在一起，在规模上影响创新，与社区共享新的想法。随着数据新十年的到来，本次会议将广泛讨论数据工程与架构、业务分析与可视化、机器学习数据平台以及人工智能行业用例等主题。为了与会者和广大社区的健康和安全，今年夏天的会议现在是一个延长了五天的虚拟会议。今年虚拟峰会的议程刚刚公布，你将看到一系列引人注目的虚拟会议，旨在帮助与会者学习如何将最新技术和技术付诸实践。190多个演示者、曲目和会话不仅涵盖了由Databricks（Spark、MLflow、Delta Lake和考拉）发起的开源项目，还包括其他重要的开源技术，包括TensorFlow、PyTorch、Python数据生态系统、Ray、Presto、Apache Arrow和Apache Kafka等等。新AI、ML和其他主题会议参展公司包括苹果、微软、Facebook、Airbnb、Pinterest、Linkedin、Capital One、Netflix、Uber、Adobe、Nvidia、Walmart、Zillow、Paypal、Visa、Target、T-Mobile、Intuit、Atlassian、Comcast、阿里巴巴、腾讯和Bytedance。以下是一些按主题分类的亮点：自动化和人工智能用例：学习如何使用机器学习和人工智能技术来自动化工作流、流程和系统。我们的演讲者来自领先的研究团体和行业部门，包括IT和软件、金融服务、零售、物流、物联网、媒体和广告。构建、部署和维护数据管道：随着数据和机器学习应用程序越来越复杂，底层数据管道的构建和维护变得越来越困难。我们有一系列关于最佳实践和新的开源项目的演示，旨在帮助数据工程团队使用Spark、Delta Lake和其他开源技术构建和维护数据管道。ML-Ops:20多个关于管理机器学习开发生命周期的演示，以及在模型部署后如何部署和监视模型。这是一个开源项目和最佳实践开始出现的领域数据管理和平台：在最近的一篇文章中，我们为数据、机器学习和人工智能时代引入了一种新的数据管理范式——"湖边小屋"。今年的会议将有关于湖边小屋的会议，并深入探讨各种用于数据管理的开源技术。性能和可伸缩性：超过40个课程，涵盖了机器学习模型、Spark SQL和ApacheSpark3.0、分析和数据平台以及端到端数据应用程序的各个方面开放源代码技术：我们已经扩展了这个项目，包括数据和机器学习中的开放源代码项目的专门会议，包括几个著名库和框架的贡献者的一系列技术演示。快来加入我们在线加入社区，享受Spark+AI峰会2020的友情。会议通行证现在是免费的，所以现在注册以保存您的位置！还可以查看谁在做主题演讲，以及在为期两天的扩展培训中提供的所有课程。免费试用Databricks。今天就开始吧