BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:PyData.Tokyo Meetup #4 - データ解析アルゴリズムの 高速化 X-WR-CALNAME:PyData.Tokyo Meetup #4 - データ解析アルゴリズムの 高速化 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:396216@techplay.jp SUMMARY:PyData.Tokyo Meetup #4 - データ解析アルゴリズムの高速 化 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20150403T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20150403T230000 DTSTAMP:20260515T203211Z CREATED:20150316T044206Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/39621 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nPyData.Tokyoに ついて\n企業・スタートアップ・学会等の各方面で活 躍しているPythonistaの皆さんが、データ分析・機械学習 関連のトピックについて深く議論、交流するためのコ ミュニティです。「Python+Dataを通じて、世界のPyDataエ クスパートと繋がれるコミュニティを作る」ことを目 標としています。\nこちらのグループでメンバーを募 集しています。\nPyData.Tokyo Meetup #4について\n第4回勉強 会としてPyData.Tokyo Meetup #4を開催します。今回のテーマ は「データ解析アルゴリズムの高速化」です。コンパ イラ言語と比較すると処理速度が遅いと言われること の多いPythonですが、データ解析の分野で活用が拡がっ ており、様々な高速化手法が提案されています。今回 はPythonを使ったデータ解析、機械学習の分野において 、第一線で活躍されているお二人に講演をお願いして います。\nアジェンダ\n\n\n\n時間\n内容\nスピーカー\n\n\ n\n\n19:00\n開場\n\n\n\n19:30 - 19:45\n「PyData.Tokyoについて」\n PyData Tokyo オーガナイザー\n\n\n19:45 - 20:00\n自己紹介\n全 員\n\n\n20:00 - 20:50\n「High Performance Python Computing for Data Sci ence～データ分析でPythonを高速化したいときに見る何か ～」\n株式会社ブレインパッド佐藤 貴海さん\n\n\n20:50 - 21:00\n休憩\n\n\n\n21:00 - 21:50\n「NumPy\, SciPyを使った機械 学習アルゴリズム実装入門」\nシルバーエッグ・テク ノロジー株式会社 加藤 公一さん\n\n\n21:50 - 23:00\n懇親 会 ＆ ライトニングトーク\n全員\n\n\n\n\n発表は講演25分 +議論25分\n\n発表概要\n\n\nスピーカー：株式会社ブレイ ンパッド 佐藤 貴海さん（@tkm2261）\n\n\nタイトル：High P erformance Python Computing for Data Science 　　　　　～データ 分析でPythonを高速化したいときに見る何か～\n\n\n概要 ：データサイエンティストの視点で、実用的な高速計 算の話題を、クラスタレベル、コンピュータレベル、 言語レベル、コーディングレベルの４つの切り口から 色々話せればと思っています。あえてチャレンジング なタイトルをつけましたが、会場の方と活発な議論で 色々なTipsを高速計算技法を共有できればと思っていま す。\n\n\n\n\n\nスピーカー：シルバーエッグ・テクノロ ジー株式会社　加藤 公一さん（@hamukazu）\n\n\nタイトル ：NumPy\, SciPyを使った機械学習アルゴリズム実装入門\n\ n\n概要：フルスクラッチから最新の機械学習アルゴリ ズムをPythonで実装しなければいけない状況を想定して 、それに役立つ情報を話します。NumPyとSciPyの使い方の 基本や、計算速度を上げるためのコツを説明します。 時間が許せば、ケーススタディとしてscikit-learnのライ ブラリのソースコードリーディングもやろうと思いま す。\n\n\n参加枠について\n今回からエキスパート枠、 広報枠を新たに設けました。応募条件を確認の上、申 し込みお願い致します。\n\n\nエキスパート枠：PythonやR などを使ったデータ解析の仕事の経験が2年以上ある方 。申し込み時にどのようなデータ解析に携わっている かの記載をお願い致します。また、もし今後のPyData.Tok yo Meetupの講師として話をして良いという方はテーマを 記載お願い致します。\n\n\n広報枠：月間10万PV以上のメ ディア（ブログなど）をお持ちの方で、PyData.Tokyo Meetup #4 の参加レポートを記事にしていただける方。または 、Twitterのフォロワーが2000人以上の方で、PyData.Tokyo Meet up #4 の開催中に #PyDataTokyo のハッシュタグ付きでレポ ートをしていただける方。\n\n\nまた、PyData.Tokyo Meetupの 開催に際してお世話になっている方々の参加枠を一部 優先的に確保させて頂いております。予めご了承下さ い。\nライブ配信及びアーカイブについて\nUstreamでの ライブ配信及び、Youtubeでのアーカイブを予定しており ます。詳細につきましては、connpass及びTwitterにてご案 内致します。\n\nUstream Channel(ライブ配信): http://www.ustrea m.tv/channel/pydatatokyo\nYoutube Channel(アーカイブ): https://www.y outube.com/user/pydatatokyo\n\n会場\n\n株式会社デンソーアイ ティーラボラトリさん(地図)のセミナースペースをお 借りして開催します。\n渋谷クロスタワーのエレベー タで28Fまでお越しください。\n飲食物の持込みは可能 です。\n電源の数が限られているため、電源タップ持 参のご協力をお願いします。\n使用人数によってはWi-Fi が不安定になる可能性があります。モバイルWi-Fiルー ターをお持ちの方はそちらを使用頂けると幸いです。\ n\n参加費\n1000円\n懇親会の飲食代として受付の際に1000 円の準備をお願い致します。参加者同士の交流を重視 しているため、懇親会への参加は必須とさせて頂いて おります。どうしても懇親会に参加できない方も、参 加費としてお支払いお願い致します。\n懇親会とLT\n21:5 0から同会場で懇親会を行います。ライトニングトーク （1人5分以内）の時間を設定していますので、お気軽 にご参加ください。最近やっていることや悩んでいる ことなど何でもありです。希望される方は参加申込み の際にテーマの記入をお願い致します。\nキャンセル ポリシー\n参加枠を確保しているにも関わらず連絡な く不参加の方や、開催直前でのキャンセルの方が増え ています。参加可能な方に参加枠を事前に確保するた めにも、以下のキャンセルポリシーをご一読の上で申 し込みお願い致します。\n\n\n参加枠を確保しているに も関わらず連絡なく不参加の方は、次回以降の参加を お断りさせて頂きます。\n\n\n止むを得ない理由なく当 日キャンセルを複数回されている方は、次回以降の参 加をお断りさせて頂くことがあります。\n\n\nご質問・ ご相談\nこの勉強会に関するご質問等は@PyDataTokyoまで お願い致します。 LOCATION:デンソーアイティーラボラトリ 東京都渋谷区渋 谷2-15−1 (渋谷クロスタワー28F) URL:https://techplay.jp/event/396216?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR