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ストリーミング処理サービス「Amazon Kinesis」と、米国の本家イベントの紹介~PyData Tokyo Meetup #2イベントレポート

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2015/01/08 14:00

 PyData Tokyoは「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ーを作る」ことを目的として設立されました。その達成に向けた活動の一つとして、月1回のペースで勉強会を開催しています。勉強会はゲスト講師による講演+ディスカッションという構成です。2014年11月に開催された第2回勉強会「PyData Tokyo Meetup #2 - 新しいデータ解析インフラ」では、第1回勉強会に引き続き、非常に活発な議論が行われ、今後の発展が期待できる内容となりました。

目次

 本連載では、勉強会を含む活動を通じてPyData Tokyoが得た「Python+Data」の可能性やナレッジを、読者の方にお届けしていきます。機械学習や大規模データ解析など、幅広いテーマを取り扱っていく予定です。

Python+Dataに興味を持つ人たちの「濃い」コミュニティ
「PyData Tokyo」

 PyData Tokyoオーガナイザーの田中(@atelierhide)です。

 10月にキックオフとなる「PyData Tokyo Meeup #1」(前回のレポートを参照)をディープラーニングをテーマに開催したPyData Tokyo。企業・スタートアップ・学会などの各方面で活躍している参加者の皆さんから、非常に「濃い」議論のできる勉強会だったという反響をいただきました。そこで、今回はまずPyData Tokyoを「濃い」コミュニティにしていくために行っている仕掛けをご紹介します。

次回イベントのお知らせ

 本連載でお伝えしているPyData Tokyoの第3回ミートアップを1月16日に開催します。詳細はこちらからご覧ください。「顔の見える」コミュニティーを目指しており、参加できる枠には限りがありますが、皆様からのご応募をお待ちしております。

勉強会外でも「濃い」ディスカッションを!

 メンバーの方々には月1回の勉強会以外でも「濃い」議論、情報交換を行っていただきたいという思いから、PyData Tokyo Google Groupができました。どなたでも参加し、トピックを作成することができますので、ご活用ください。

勉強会は「顔の見える」サイズで

 質問とディスカッションを重視した全員参加型の勉強会にするため、参加人数は30人程度とし、各講演で発表時間と同じだけディスカッション時間を確保しています(各25分)。また、参加者同士のつながりを大切にしているため、勉強会の最初に簡単な自己紹介を全員に行ってもらっています。勉強会の最後には、懇親会(ピザパーティー)も毎回行い、講演の内容を越えた「濃い」議論がカジュアルにできる時間として、参加者の方々に好評です。

PyData Tokyo名物のライトニングトーク大会

 懇親会の中で行うライトニングトーク大会は、勉強会の中で最も盛り上がる時間です。希望者の方には、自由なテーマとスタイルでお話いただいています。PyData Tokyo Meetup #2では5つのライトニングトークがあり、各トークで「濃い」議論が行われました。

 今回はその中でも特に「日本のパブリックデータの現状」をテーマにしたトークが参加者に好評でした。日本政府が公開している統計データのデータ形式に関する課題と、その課題を克服し、誰もが利用できるようにするための方法について、デモを交えて分かりやすくお話いただきました。

 PyData Tokyoにはさまざまなバックグランドを持った参加者が集まります。参加者の皆様にはライトニングトーク大会を活用して、参加者同士のつながりを深めていって欲しいと思います。

コンテンツはPython+Dataに興味を持つすべての人たちに

 発表資料、ビデオ(ライブ配信とアーカイブ)、勉強会に関するツイートなど、PyData Tokyoのコンテンツは一部を除き、すべて共有しています。これらを参考にして、Python+Dataに興味を持つ方が日本でも増えていくことを期待しています。

  1. 資料一覧
  2. Ustreamチャンネル(ライブ配信)
  3. Youtubeチャンネル(ビデオアーカイブ)
  4. Togetterまとめ
  5. Twitter参加者リスト
  6. 写真

今回お伝えする勉強会について

 今回お伝えするのは「PyData Tokyo Meetup #2」として11月28日に行われた勉強会での内容です。1つ目の講演として、要望が近年高まっているストリーミングデータのリアルタイム処理のためのサービス「Amazon Kinesis」について、アマゾンデータサービスジャパンの榎並さんにお話いただきました。2つ目の講演として、PyData Tokyoオーガナイザーのシバタアキラから、11月に開催された「PyData NYC」(本家アメリカのPyDataカンファレンス)の参加報告がありました。


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著者プロフィール

  • シバタアキラ(シバタ アキラ)

    データサイエンティスト@DataRobot, Inc. PyData.Tokyoオーガナイザー 人工知能を使ったデータ分析によるビジネス価値の創出が専門分野。物理学博士。NYU研究員時代にデータサイエンティストとして加速器データの統計モデル構築を行い「神の素粒子」ヒッグスボゾン発見に貢献...

  • 池内 孝啓(イケウチ タカヒロ)

    神奈川県横浜市出身。1984年生まれ。ソフトウェア開発会社、インフラサービス提供会社を経て2011年3月株式会社ALBERT入社。クラウドコンピューティングを活用したマーケティングプラットフォーム事業の立ち上げに携わる。2014年1月に同社執行役員に就任。2015年8月株式会社ユーリエを設立。同社代...

  • 田中 秀樹(タナカ ヒデキ)

    PyData Tokyoオーガナイザー シリコンバレーでPython×データ解析の魅力に出会う。帰国後、ディープラーニングに興味を持ち、PyCon JP 2014に登壇したことがきっかけとなりPyData Tokyoをスタート。カメラレンズの光学設計エンジニアをする傍ら、画像認識を用いた火星および...

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連載:「PyData.Tokyo Meetup」イベントレポート
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