PyCon JP 2018に発表と参加しました。
9月17日と18日に開催されたPyCon JP 2018に参加してきました。
いくつかの登壇者の講演を聞くことができましたのでまとめました。
- 実践・競馬データサイエンス
- Django REST Framework におけるAPI実装プラクティス
- 「リモートペアプロでマントルを突き抜けろ！」AWS Cloud9でリモートペアプロ＆楽々サーバーレス開発
- Djangoだってカンバンつくれるもん(Django Channels + Vue)
- Notebook as Web API: Turn your notebook into Web API
- Pythonによる異常検知入門
- 発表しました。「 Pythonで時系列のデータを分析してみよう。」
- まとめ
実践・競馬データサイエンス・・・貫井 駿
スクレイピング競馬は豊富な種類のデータが毎週追加されるという点で、機械学習の対象としてエキサイティングなドメインです。本講演では、2年間の競馬人工知能開発から得られた予測モデル構築の実践的なノウハウを紹介します。
競馬は、出走前にいろいろと公式の情報が入るので機械学習のテーマに向いているとのこと。
IoTと同じく、機械学習は、仮説、実践、検証のサイクルが基本。
定量と定性評価の両方で評価することがいいとのとこ。勉強になりました。
Django REST Framework におけるAPI実装プラクティス・・・芝田 将
Django REST Frameworkの公式ドキュメントは、非常にわかりやすくまとまっていますが、実際に業務で使おうとすると考えないといけないことはまだまだあります。本セッションでは、APIのRate Limitの実装などドキュメントで詳しく触れられていない実装プラクティス等を解説します。
API設計に関すTipsは、知らない内容があったので勉強になりました。
HATEOAS（Hypertext As The Engune Of Application State）は、 APIの返すデータの中に次に行う行動、取得するデータ等のURLをリンクとして含めることで、そのデータを見れば次にどのエンドポイントにアクセスすればよいかが分かるライブラリはいいなと思いました。
「リモートペアプロでマントルを突き抜けろ！」AWS Cloud9でリモートペアプロ＆楽々サーバーレス開発 ・・・福井 厚 Atsushi Fukui
AWS Cloud9の特徴でブラウザ上からリモート ペアプログラミングができるよっていうお話。
実際に福井さんが話している間にもうひとりの方がコーディングをしていました。実際はペアプロではなかったのですが。。。（笑）
実際は、手順に従って行えば、簡単にデプロイまでやってくれるとのこと。
料金はEC2等にかかるぐらいなので AWS Cloud9自体に費用がかからないとのこと。
Djangoだってカンバンつくれるもん(Django Channels + Vue) ・・・denzow
DjangoのライブラリであるDjango Channelsを使用して、Websocketを使ったアプリケーションの構築についてお話します。TrelloのようなカンバンアプリケーションをVue.jsと組み合わせて作成した際の話が中心になります。
Django Channelsに興味があって、まさかPyCon JPで聞けることができました。
とてもわかりやすい内容でした。サンプルソースも公開して頂いているので使用してみたいと思います。書き方間違えるとサーバごとハングするらしい。async defを書くことは重要とのこと。忘れそう。。。
Notebook as Web API: Turn your notebook into Web API・・・横石和貴
データサイエンスにおいて予測モデルを活用するためにアプリケーションをつくるにはいくつかの課題があります。Jupyter Notebookを活用してそれらの課題をどのように解決するかお話します。
Jupyter Notebookで作成されたファイルで予測モデルをアプリに組み込むときに予測APIを設計、実装したお話。
nbexecというextension機能を作ったのですが、OSSになるかはわからないとのこと。
感想でもOSSにしてほしいという声がありました。
Pythonによる異常検知入門・・・大山匠
統計的手法から、機械学習やDeep Learningを用いた様々な異常検知アルゴリズムの概要、それらのPythonでの利用方法、また実際のアプリケーションに組み込む場合のTIPSなどをご紹介します。
IoTといえば異常検知の機械学習は注目する内容でした。
データのふるまいだけから、それが異常であるかを判断することは難しいとのこと。
現場の背後にあるドメイン知識、オペレーション、状況を理解することが重要。
異常検知の種類ごとにメリット、デメリットを説明していただき勉強になりました。
発表しました。「 Pythonで時系列のデータを分析してみよう。」
発表したスライドです。
初めて発表しました。まさかたくさんの方が聴いてくださってとても緊張しました。
開始時間が遅れるという状況でカミカミ状態でした。聴いてくださった方にうまく伝えられたどうか不安ですが、どこかで感想を頂ければ幸いです。
また、発表した資料は、保存した Jupyter Notebookで試していただき、多くの方がデータ分析を始めるキッカケとなっていただければ幸いです
まとめ
はじめに日本システム技研(JSL)の方々にいろいろとご協力いただきありがとうございました。
また、スピーカーの方々、スタッフの方々、そして参加者の皆さま、ありがとうございました。
今年もですが、自分の思いとしては、
- プレゼンテーション能力を磨こう。
- 英語ができるようにがんばろう。
これからもさらに勉強していきたいと思うようになりました。
