Apr

3
PyData.Tokyo Meetup #4 - データ解析アルゴリズムの高速化
「データ解析アルゴリズムの高速化」をテーマにした「濃い」勉強会

Organizing : PyData.Tokyo

Hashtag ：#PyDataTokyo

Registration info	一般参加枠￥1000（Pay at the door） Standard (Lottery Finished) 85/20 エキスパート枠￥1000（Pay at the door） Standard (Lottery Finished) 7/7 メディア・広報枠 Free Standard (Lottery Finished) 2/2 スピーカー枠（佐藤さん、加藤さん） Free Standard (Lottery Finished) 2/2 運営枠（柴田、池内、山本、下村、田中）￥1000（Pay at the door） Standard (Lottery Finished) 5/5

Registration info

一般参加枠

￥1000（Pay at the door）

Standard (Lottery Finished)
85/20

エキスパート枠

￥1000（Pay at the door）

Standard (Lottery Finished)
7/7

メディア・広報枠

Free

Standard (Lottery Finished)
2/2

スピーカー枠（佐藤さん、加藤さん）

Free

Standard (Lottery Finished)
2/2

運営枠（柴田、池内、山本、下村、田中）

￥1000（Pay at the door）

Standard (Lottery Finished)
5/5

Description

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

時間	内容	スピーカー
19:00	開場
19:30 - 19:45	「PyData.Tokyoについて」	PyData Tokyo オーガナイザー
19:45 - 20:00	自己紹介	全員
20:00 - 20:50	「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～」	株式会社ブレインパッド佐藤貴海さん
20:50 - 21:00	休憩
21:00 - 21:50	「NumPy, SciPyを使った機械学習アルゴリズム実装入門」	シルバーエッグ・テクノロジー株式会社加藤公一さん
21:50 - 23:00	懇親会＆ライトニングトーク	全員

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。