目的

データの可視化は、統計・機械学習や数学への理解と同様、データを分析する人が備えておくべきスキルの一つです。 何かを発見するための（Exploratory）可視化と、何かを伝えるための（Explanatory）可視化。 それぞれをより効果的に行うための、情報共有の場を持ってみませんか。

内容

今回は、データ可視化における基本的な考え方・セオリーをおさらいした後、 海外で開かれたカンファレンスでデータの可視化に関連するトピックのレクチャー動画をいくつかピックアップし、 近年データ可視化に求められている事柄や話題になっている事柄についてまとめます。 （※Python系技術カンファレンスがほとんどです）

また、データ可視化をビジネス・政策立案などでなく「アートワーク」としておこなった作品を紹介し、 ビジネス・アートを問わず、優れた可視化表現に必要なエッセンスについて考える機会を持ちます。 これは勉強会の根幹の一つとして、毎回実施することを考えています。

今後の勉強会では、可視化すべき指標を考える・可視化のインスピレーションを得る・表現力を磨くためのパートと、 それを支える技術パートの二部構成にしていくことを考えています。 可視化に関するトピックのリクエストがありましたら、その内容を特集することも検討していきます。

対象者

今後の展開を踏まえ、次のような方のご参加をお待ちしております。 全てをカバーできるかはわかりませんが、いつか関わりあるトピックを取り上げる予定です。 1つでもピンとくるトピックがありましたら、ぜひエントリーしてみてください。

• ビジュアル分析ワークフロー全般に関心のある方
• ビッグデータ・ストリーミングデータの可視化や、そのインフラ構築・パフォーマンスチューニングに関心のある方
• ビジュアル分析の UI/UX 向上に関心のある方
• プログラムはあまり書かないが、常に携帯ホワイトボードや付箋などを持参し、普段から絵でアイデアをまとめている、ビジュアルシンキングの実践者
• 各種の難しい論文には、もっとたくさん理解を助ける絵を付けて欲しいと考えている方（参考： http://distill.pub/ ）
• Tableau / Alteryx / QlikView などのツール利用者、あるいはそれらすら物足りないと考えている方
• Apache Superset や Redash, Metabase などで、商用BI製品に負けない強力な分析ダッシュボードを作ってみたい方
• Python の matplotlib や seaborn + Jupyter、R の ggplot2 +shiny といったものを、積極的に使っている方
• Python で matplotlib を使わず、plotly や bokeh、altair などの可視化ライブラリを積極的に使い、インタラクティブなグラフ作成を追求したい方
• 数多ある JavaScript の可視化系ライブラリを使い分けてみたい方
• Processing や openFrameworks、Cinder などで Data Visualization のクリエイティブワークを製作した経験をお持ちの方

勉強会スタイル

今回は、スピーカーが前で話しつつ、ディスカッションやちょっとしたクイズを随時織り交ぜます。

事前準備など

今回はハンズオンを含みませんので、参加にあたってご準備いただくことや「想定スキル」にあたるものはございません。 お気軽にご参加下さい。