PyData.Tokyoについて

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。

こちらのグループでメンバーを募集しています。

PyData.Tokyo Meetup #4について

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。

アジェンダ

• 発表は講演25分+議論25分

発表概要

• スピーカー：株式会社ブレインパッド 佐藤 貴海さん（@tkm2261）

• タイトル：High Performance 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～

• 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。

• 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）

• タイトル：NumPy, SciPyを使った機械学習アルゴリズム実装入門

• 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。

参加枠について

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。

• 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.Tokyo 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。

• 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 Meetup #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。

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。

ライブ配信及びアーカイブについて

Ustream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。

• Ustream Channel(ライブ配信): http://www.ustream.tv/channel/pydatatokyo
• Youtube Channel(アーカイブ): https://www.youtube.com/user/pydatatokyo

会場

• 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。
• 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。
• 飲食物の持込みは可能です。
• 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。
• 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。

参加費

1000円

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。

懇親会とLT

21:50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。

キャンセルポリシー

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。

• 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。

• 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。

ご質問・ご相談

この勉強会に関するご質問等は@PyDataTokyoまでお願い致します。