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夏真っ盛り!Spark + Python + Data Science祭り

イベント内容

[2016/07/04追記] 好評につき80名から100名に増枠しました!

DMM.com ラボ、サイバーエージェント、Clouderaの最前線のエンジニアが各自の視点から発表!SparkやPythonを使い、ビッグデータを活用したData Science、機械学習を活かしたプロダクトの活用事例や、ツール、アーキテクチャを知りたい人にお勧めのミートアップを開催決定!

対象

  • Sparkを使っていて、データを活用したプロダクトを作りたい人
  • 機械学習やデータ分析はしているが、Sparkはまだ使ったことのない人
  • Pythonを使ってビッグデータの分析・活用がしたい人

などの方々に楽しんでもらえる発表を予定しています。

概要

SparkやPythonを用いてビッグデータ分析を行ったり、機械学習を活かしたプロダクトの開発についいての知見を共有する会です。大量のデータに対してどういうアーキテクチャを用いるか、どういったツールやフレームワークを活用するのか、そしてそこからどういった嬉しさが生まれたのかということをこの場でお話しさせていただきたいと思います。

当日の流れと発表内容

19:00-20:00 メイントーク (各発表20分)

<発表 1>「Ibis: すごいpandas 大規模データ分析もらっくらく」

発表者: 有賀康顕(アリガミチアキ, @chezou)

プロフィール:東芝で自然言語処理、音声対話の研究開発、クックパッドにて機械学習を活用したレコメンデーションサービスのプロダクト開発を経た後、Clouderaに入社。機械学習やデータサイエンスなどの多面的な知識を活かしながら、セールスエンジニアとして顧客を支援している。

<発表 2>「Amebaにおけるレコメンデーションシステムの紹介」

発表者:内藤遥(ナイトウヨウ)

プロフィール:2012年にサイバーエージェントに入社。入社後は主力サービスであるAmebaの投稿監視システムやスパムフィルタの開発を担当。大規模データ活用の知見を活かし、現在は検索基盤や推薦基盤の開発、運用に従事している。

<発表 3>「Sparkを活用したレコメンドエンジンのパフォーマンスチューニング&自動化」

発表者:加嵜長門(カサキナガト)

プロフィール:2014年にDMM.comラボへ入社し、ビッグデータ分析基盤の構築プロジェクトの立ち上げに携わる。現在では、Apache Sparkによるレコメンドエンジンの開発や、SQL on Hadoopを用いたデータ処理基盤の構築を担当。

20:00-20:15 ライトニングトーク(3名x各5分)

本ミートアップのテーマに合った内容でライトニングトークを募集中です。

ご希望の方はLT枠で参加申し込みの上、コメントに発表タイトルの書き込みお願いします。

なお、テーマにそぐわない内容や企業の宣伝等などと思われる内容の場合は抽選から外させていただく場合がございますので、予めご了承ください。

以下の方に発表いただく予定です。

  • horiken4 さん「初めてのSparkでハマったこと」
  • uryyyyyyy さん「mllibのAPI(Spark)をいくつか試してみた。」
  • suthio さん「Sparkで実装しているレコメンドエンジンの基本的なパフォーマンスチューニング について」

20:15-21:30 懇親会(1時間15分)

ライトニングトークに引き続き、同会場で、ケータリングによるご飲食をご提供いたします。この場で発表者との歓談やご質問なども自由にお話いただけますので、お時間の許す限り是非最後までお付き合いください。

ハッシュタグ

本ミートアップのハッシュタグは #summerDS です

参加者
103人 /定員103人
申込先
会場
DMM.com ラボ
東京都渋谷区恵比寿 4-20-3 (恵比寿ガーデンプレイスタワー21F)

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