1日目(2017/9/8 金曜)
まとめ
Anacondaを提供するContinuum Analyticsの共同設立者・CTOが語る プログラマだけじゃない、..
Keynote
Peter Wang @pwang
Peter Wangは、Continuum Analyticsの共同設立者でCTO(最高技術責任者)です。
15年以上にわたり商業的な科学計算と可視化ソフトウェアを開発していて、3Dグラフィックス、地球物理学、財務リスクモデリング、大規模なデータシミュレーションとビジュアライゼーション、医療イメージングなど、幅広い分野でソフトウェア設計と開発に豊富な経験を持っています。ベクトルコンピューティングとインタラクティブなビジュアリゼーションの基礎に関心を持ち、2012年にContinuum Analyticsを共同設立しました。Continuumでは、Anacondaデータサイエンスエコシステムの製品エンジニアリングチームを率いて、BokehとBlazeと共..
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10:55 - 11:25
まとめ
Asyncioで実現する 工場設備におけるテスト自動化 #pyconjp #pyconjp_201
Industrial Test Automation with Asyncio
Justus Perlwitz @justuswilhelm
https://justus.pw/
In this talk we'll explore how to use the new Python 3 asyncio library to automate hardware-software integration tests for industrial automation. We will find out how asynchronous coroutines can simplify and speed up distributed tests in real world environments, an..
1163 pv
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まとめ
ベンリに使おう変数アノテーション - typing.pyとの楽しいお付き合い #pyconjp #pyconjp_202
ベンリに使おう変数アノテーション - typing.pyとの楽しいお付き合い
Takumi Sueda @puhitaku
変数アノテーションを実行時に読む方法から、実用的な活かし方までを解説。 (English slides + Japanese speech)
1639 pv
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まとめ
【やきう】野球を科学する技術 Pythonベースの選手成績分析基盤『bradford』 #pyconjp #pyco..
野球を科学する技術〜Pythonを用いた統計ライブラリ作成と分析基盤構築
Shinichi Nakagawa @shinyorke
野球の統計モデルをPythonで実現する方法について紹介します.スクレイピング(Scrapy,Beautifulsoup),データパイプライン(Airflow),可視化ツール(Jupyter,Redashなど)を駆使し,野球統計学「セイバーメトリクス」を用いた野球選手の評価方法および,野球統計パッケージ(自作)について解説いたします.
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11:30 - 12:00
まとめ
オープンデータAPIと機械学習で分析! シンガポールのタクシー空車情報 #pyconjp #pyconjp_201
Using machine learning to try and predict taxi availability
Hari Allamraju @supercoderhari
In this talk we will use the taxi availability data from Singapore to learn how we can predict taxi availability with machine learning, and also discuss how such information might be used to help consumers and taxi companies
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まとめ
Pythonで大量データ処理!PySparkを用いたデータ分析のきほん #pyconjp #pyconjp_202
Pythonで大量データ処理!PySparkを用いたデータ分析のきほん
chie hayashida 林田千瑛 @chie8842
https://chie8842.github.io/aboutme/index_en.html
昨今では大量データの分析や機械学習のニーズが増えています。Apache Sparkは、高度なCPUやメモリ利用の効率化が行われた並列分散処理フレームワークとして、ビッグデータアーキテクトやデータサイエンティストの中で最も注目を浴びるプロダクトの一つとなっています。しかしながら、Sparkをきちんと扱うためには、分散処理における勘所を理解する必要があります。本発表では、Sparkをこれから始めるという人も、すでに導入しているという人にもわかりやすく、Sparkのアーキテクチャを..
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まとめ
2017年もaodagさんのマサカリが飛び出すぞ! "Pythonとパッケージングと私" #pyconjp #pyc..
Pythonとパッケージングと私
Atsushi Odagiri @aodag
Pythonのパッケージング周辺技術やPEPアップデートの解説。Pythonでパッケージを作成したり利用したりするためのツール群の説明と、パッケージング周りのPEPの更新から今後どのようにツールが更新されそうなのか解説します。 また、はまりがちなWindowsでのC拡張モジュールの利用についてtipsを紹介します。
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12:10 - 13:10
まとめ
印税・締め切り… 編集者と著者の本音トーク 『メディア会議 〜あなたとメディア、新たな出会い〜』 #pyconjp ..
メディア会議は今年初めて開催する新しい企画です。
企画の狙いは「エンジニアとメディア企業との交流の場を設け、新しいPythonの書籍などを生み出すきっかけをつくる」です。
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13:30 - 14:00
まとめ
GCPフル活用 台湾製スマホ向け音ゲー『VOEZ』の信頼性の高いインフラを支える技術 #pyconjp #pycon..
after VOEZ launch: how to resolve problems of mobile game server development and service maintenance
郭 学聡 (Hsueh-Tsung Kuo) @fieliapm
As startup game makers, many people might be able to build a workable mobile game service, but have no experience in building a stable, reliable, high performance mobile game service due to some reasons such as race condit..
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まとめ
HTTPの基礎から解説 『Djangoフレームワークのユーザーモデルと認証』 #pyconjp #pyconjp_202
Djangoフレームワークのユーザーモデルと認証
Shinya Okano @tokibito
Djangoフレームワークにはユーザーモデルと認証の仕組みが組み込まれています。これらの紹介とカスタマイズのポイント、ハマりどころなどについて話します。
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【KivyはKivyしい】Kivyで実現 PythonでのGUIアプリのマルチプラットフォーム開発 #pyconjp..
Kivyによるアプリケーション開発のすすめ
Jun okazaki @dario_okazaki
KivyはPythonのGUIライブラリーとして海外では積極的に取り上げられていますが日本語での使い方は少ないです。今回はKivyでどういったアプリケーションが作成できるかや、また日本語環境による特有のはまりどころを紹介します。
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14:05 - 14:35
まとめ
"it is crazy easy to do this"『テキスト解析したいときはPythonを選択すべき理由』 ..
Why you should do text analysis with Python (even if you don't want to)
Bhargav Srinivasa Desikan @bhargavvader
The explosion in Artificial Intelligence and Machine Learning is unprecedented now - and text analysis is likely the most easily accessible and understandable part of this. And with python, it is crazy easy to do this - python has been used as ..
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まとめ
様々なデータ交換手段で言語ごとの強みを活かす『PythonとRを行ったり来たり』 #pyconjp #pyconjp..
PythonとRを行ったり来たり
Toshiyuki Takeda 武田俊之 http://researchmap.jp/toshiyukii/
データ分析ツールとしてPythonとRはそれぞれの強みがあります。このtalkではPythonとRを両方使って分析を進めるための,いくつかのデータ交換手段を紹介します。
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まとめ
内部実装を読んで理解する『len()関数がオブジェクトの長さを手にいれる仕組み』 #pyconjp #pyconjp..
len()関数がオブジェクトの長さを手にいれる仕組み
Takayuki Shimizukawa @shimizukawa
Pythonには文字列やリストなど、長さをもつオブジェクトがあります。長さを手に入れるには、文字列なら、name.length ではなく len(name) のようにlen関数を使います。len関数はどうやってnameに入っているオブジェクトの長さを手に入れているのでしょうか。if文にはTrue/Falseとなる条件式を指定しますが、それだけでなく文字や数字、自分で作ったデータ型も渡せます。if文はどうやって与えられたオブジェクトがTrueなのかFalseなのかを手に入れているのでしょうか。 この発表では、Pythonのプログラムがどうやって必要な情報を手に入れているのか、また、自分..
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14:40 - 15:10
まとめ
Pythonで簡単実装 パーソナライズアシスタントbot "Maid-chan" を作ったよ #pyconjp #p..
Building a Customized Personal Assistant with Python
Iskandar Setiadi @freedom_holicx
https://freedomofkeima.com/
What if we could combine bots, machine learning, artificial intelligence, and open source projects for building a personalized assistant in a simple way with Python? In this talk, we will discuss the infinite possibilities of personalized ass..
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まとめ
Pyramidで実装 PythonでOAuth『サーバ』を構築する #pyconjp #pyconjp_202
PythonでOAuth『サーバ』を構築した話
akira taniguchi @horobi_gengar
TwitterやFacebookでもおなじみ、認可機能であるOAuth。 携わったことがある方も多いと思いますが、ほとんどはクライアントであって、認可を行うサーバ側を実際に実装した方は少ないのではないでしょうか。 今回のトークではOAuthとは何ぞやというところから、Pythonを使ってOAuthサーバを構築した方法や注意点、工夫した箇所を話します。
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