演讲主题：
《大数据基础架构的未来》

嘉宾介绍：
作为eBay全球数据架构副总裁，Debashis Saha是一位极具创造力的技术领导，他对数据产品发展的全生命周期有着精深广博的专业知识及实践经验，并且有着解决实际问题、开发和交付大型分布式软件和系统架构的经验。 他目前的主要工作为致力于开发高可扩展分布式大数据分析架构，以支撑eBay日益增长的业务需求。

演讲主题:
《Hadoop平台监控、预警及自动化》

议题介绍:
Hadoop，一个开源的、可靠的、可扩展的分布式并行计算框架，几乎是当前大数据处理和分析领域最热门的框架。保证Hadoop平台的可用性，高效性，可靠性越来越成为支撑不断成长的数据分析的关键任务。该议题将介绍如何通过Hadoop Eagle开源项目来监控，预警及自动化运帷。

嘉宾介绍:
Sami Ben-romdhane是硅谷两家创业公司的创始人，这两家公司被Symantec及BEA收购。目前是eBay全球技术部的资深架构师。Sami有着长期设计和实施高性能、高可靠的和高度可扩展系统的经验。在任职eBay之前，Sami曾担任Oracle和BEA的首席架构师。

演讲主题：
《数据科学的实践》

议题介绍：
数据科学正在进入公众的视野，并且有越来越多的企业正在对此进行深入研究。但数据科学要想真正融入到现实经济以及吸引社会更广泛的关注，同时将价值发挥出来，还需要对其进行应用准则的定义，同时还需要一套完整的系统引导。Dr. Li将介绍数据科学的应用准则，并通过案例对其进行解读。对于一个数据科学领域的从业者而言，Dr. Li将从实际案例出发，对其职业方向规划进行建议以及设想其理想化的未来。

嘉宾介绍：
Dr.Ying Li是EV分析公司的首席数据分析科学家，同时也是EV分析公司的创始人。在此之前，她在微软公司成功创建了服务、产品和相关团队，在数据挖掘和机器学习方面经验丰富。李博士是2012年美国计算机协会知识发现专委会的获奖者（ACM SIGKDD），该奖项主要表彰她在数据挖掘方面的杰出贡献。她在数据挖掘、机器学习、线上广告、软件性能优化、程序追踪、程序概要分析等领域申请并持有70余项专利。李博士拥有加拿大不列颠哥伦比亚大学的计算机科学博士学位，以及北京大学的应用数学学士学位。

演讲主题：
《大规模分佈式机器学習》

议题介绍：
大規模的機器學習是一個重要的研究課題因為比一台機器容量更大的數據已非常常見。然而分佈式的機器學習面對許多挑戰。首先，傳統的機器學習算法大多被設計成在一台計算機上運行。其次，取樣數據至一台機器來分析始終是一個選項。所以何時應該使用分佈式的機器學習是個值得探討的問題。我們針對這些挑戰做簡單的的概述後將討論分佈式的機器學習方法。一個具體的例子是牛頓法解大規模的邏輯回歸。我們也將回顧現有的其他發展和展示它們是如何在實際應用使用。最後，我們認為，大數據的機器學習涉及到很多算法之外的問。編程環境，系統，和應用的流程必須一起被考慮來成功的完成一個大數據的機器學習項目。

嘉宾介绍：
林智仁教授一直致力于大规模数据分析的研究。林教授主导开发了非线性SVM分类器LIBSVM以及为大规模数据的线性分类器LIBLINEAR。這些成果已被廣泛使用。他的團隊獲得許多獎項包含了ACM KDD 2010與ACM RecSys 2013之會議最佳論文獎。林教授拥有美国密歇根大学硕士和博士学位。他因機器學習之研究貢獻獲選為IEEE及AAAI會士(fellow)與ACM傑出科學家(distinguished scientist)。