スケジュール

元不動産屋の自分は、同級生の大赤字の府中家具製造メーカーの立て直しを使命として2017年10月に、現在の高橋工芸株式会社に入社しました。その時に、2DCADの生産性の低さ、非効率な作業に埋もれた企業を立て直しするために、VBAとpythonを使い、設計の自動化を行いました。製造業も未経験。プログラミングも未経験の状態から、ウェブ検索と動画と試行錯誤を頼りに、3D図面の自動化に成功。専門知識の必要な部分を徹底的に排除。経理の人間でも3D家具設計が出来るプログラムを作成。万年営業赤字だった企業を2019年度は年間黒字化しました。大規模プログラムは全く書けず、ライブラリも理解してないけれども、書ける一行から書き続けて出来た事を発表したいと思います。

「Pythonをこれから始めたい！」という人にとって，最初の難関は環境の導入であると考える．「Webサイトに記載のとおりにインストールしたら知らない間に64bitではなく32bit版のPythonがインストールされた」という経験もあるだろう．この発表では，「プログラミングスキルの高くない情報系の大学生」の視点から，PythonのコーディングにAnacondaを用いることによる利点を，「速度」「パッケージの多さ」「コーディング補助」の3つに焦点を当てて列挙する．それによって，Python初心者またはPython以外の言語の知識の少ないプログラマにとってストレスのないコーディング環境とPythonicなプログラムの記述を両立できる手段として，Anacondaの導入を検討材料の一つとして聴講者に提案するものである．

PyQ（パイキュー）とはビープラウドの作成した「Webブラウザーでプログラミングを学ぶオンライン学習サービス」である。pythonを体系立てて勉強したことない私がやってみたらどうなったか？をお話ししたいのと同じ様な初学者にアピールできればと思う。

Sage というPython製の数学関連パッケージ・数式処理システムがあります。初等的な演算はもとより数式処理システムでもあり、いろいろな現代数学の部品がたくさん集まったもので、活発に開発されていて、プロアマ問わず数学に使えます。これを大学数学の授業で、理解を深めるのに使ったり研究に使ったり、ちょっとしている人として発表しようと思います。

初等整数論は予備知識を必要とせず学ぶことができ、かつ面白い数学の分野の一つです。 Pythonやライブラリを使って初等整数論に関する問題を書いて解いて数学とPythonを楽しみましょう。

夜。暗闇の中PCの画面に向かって粛々とエディタにコードを打ち込む。雑音のない世界で一人プログラミングの世界に没頭し、気がついたらあっという間に時間が経っている。そんな経験をしたことのある人はそれなりにいるはずだ。しかし、そのような自身の行動=プログラミングが他者=フロアを踊らせる音楽へと変わっていくさまを見たことがある人はどれくらいいるだろうか。アルゴレイヴというムーヴメントを通じて、自身の書いたコードでフロアを踊らせる世界を私と一緒に少しだけ眺めてみませんか？

Djangoを用いてWebAPIを作成する場合、Django REST frameworkを使用する事が多いと思います。このセッションではDjango REST frameworkの概要を説明し、機能の説明、使用方法、実践的なTipsなどをご紹介します。

Python 3から、型ヒントが追加されました。 これにより、Pythonの世界で型ヒントを利用した開発ができるようになりました。 本セッションでは歴史、使い方、チーム開発での効用についてお話しします。

システム開発において、実装とテストはどちらも大切なものです。携わる担当者が異なるなどの理由で、まるで別物のように扱われることもありますが、本来これらの工程は密接に関わっています。品質の高いシステムを開発するにあたって、実装で、あるいはテストで気をつけなければいけないことは何でしょうか。Pythonでの例を交えてお話しします。

プロスポーツの中で、年間最も長い距離を移動すると言われている野球。 この発表では、「野球」と「地図」をテーマに、 ・Pythonを使ったGISプログラミング ・メジャーリーグをGIS的に表現する ・長旅は疲れるのか？ を、技術とセイバーメトリクスで紹介します。

Windows で使える Python 処理系はいろいろあるのですが、2019年秋現在、初心者にお勧めできるのは (1) 公式 Python (2) Anaconda (3) Microsoft Store (4) Windows Subsystem for Linux 環境 の4つだと思います。これらを簡単に紹介して、それぞれのメリットやデメリットをお伝えしようと思います。

クラウド環境で実行可能なGoogle製のJupyterNotebook「Google Colaboratory 」を紹介するLTです。 Google Colaboratoryの立ち上げ方から、チームで活用する上で気になるコード共有の方法や、実用していく上での勘所について発表します。 Chromeさえインストールしていれば即座にPython実行できる手軽さが取り柄の「Google Colaboratory」の魅力を5分で語ります！