⧹⧹ 参加登録はこちら ⧸⧸

PyCon mini Hiroshima 2020 スケジュール

2020年10月10日(土曜) オンライン開催

14:0014:05
オープニング
14:0514:10
5分 (LT)

Stay home, but connect global Python users!

nikkie
2020年夏、私は世界各国のPyConにオンラインで登壇しました(EuroPython, PyCon Africa, PyCon Taiwanなどなど)。 COVID-19感染拡大の影響で各国のPyConはオンラインにシフトし、一切移動せずに自宅から参加できたためです。 英語での登壇経験はなく、不安が半分くらいある試みでしたが、チャレンジしてよかったと感じています。 海外のPyConへの参加・登壇への挑戦で得られたことを共有します
14:1014:15
5分 (LT)

Pythonで始める自作キーボード入門

mu2in
近年、安価な電子部品が簡単に調達できるようになり、自作キーボードというジャンルが流行り始めています。今回はマイコン上で動作するMicroPythonから派生したCircuitPythonを使って、マイコン・ブレッドボード・スイッチを組み合わせた自作キーボードを作ってみた話をしたいと思います。
14:1514:20
5分 (LT)

Pythonで始める、Blenderアドオン制作入門

ナカオクタカヒロ
3DCGの制御スクリプトでも、ほぼデファクトスタンダードとなっているPython。今回はBlenderというオープンソースの3DCGソフトウェアを利用して、Pythonアドオンの作成方法「最初の一歩(HelloWorld)」および「すごく簡単なアドオン作成事例」を紹介していきます。
14:2014:25
5分 (LT)

Pythonで挑む計算社会科学

廻船孝行 (KAISEN Takayuki)
研究という行為は果たして大学や研究所に所属している研究者にのみ開かれたものなのでしょうか? 私はそうは考えていません。研究というのは我々の身近なところにあり、全ての人々に開かれたものなのではないかと考えています。 本発表では、市井の人である私がPythonという武器を手に計算社会科学という分野に挑んだ成果を見ていただきます。 さて、うまくいくのかいかないのか。それは私にも分かりません。
14:2514:55
30分 (基調講演)

PyCon JP が生まれて10年、コミュニティのつながりとPython 〜PyCon JP誕生からコミュニティの重要性・多様化〜

寺田 学 (Manabu TERADA)
PyCon JPは2011年1月にPyCon mini JPとして始まりまもなく10年になります。この間にプログラミング言語Pythonは大きく飛躍しました。この飛躍とともにコミュニティも大きな発展を遂げたと思います。 このトークでは、PyCon JP誕生から、この10年で起こったPython関係コミュニティの振り返りをし、今後どうなっていくかを考えていきたいと思います。 さらに、私自身がエンジニアとして、どのようにコミュニティに関わり、今後の何をしていきたいかを話したいと思います。
14:5515:00
Pythonお悩み相談室 Part 1
15:0015:20
20分 (講演)

HTTP/2とASGI Webサーバの関係 - Hypercornを例に

Junya Fukuda
新しいPyhton Webインターフェースの仕様であるASGIはHTTP/2や WebSocketに対応している、WSGIの精神的後継の仕様です。 HTTP/2や WebSocketに対応することでどんないいことがあるのでしょうか。 ASGI完全対応のサーバHypercornを例にご説明します。
15:2015:40
20分 (講演)

Python / OpenData / Colab

小川英幸
オープンデータはクレジットを入れれば、自由に2次利用できるとのルールのもと、公開されたデータです。しかし、データがあるから簡単に使えるかというと、そうではありません。きちんと前処理をしないと、データは使い物になりません。しかし、前処理をしてデータを可視化することで得られる情報は多く、その手間はかけるべきです。 Pythonのパッケージ群を用いることにより、これらの作業は簡単に行えます。そうして、そのデータをノンプログラマーと共有し、互いの意見を交換することもできます。本トークではグーグルコラボでそれをリアルタイムで実践します。
15:4016:00
Pythonお悩み相談室 Part 2
16:0016:20
20分 (講演)

Pythonとベイズ統計

渡邉博文
AI・機械学習が当たり前のものになりつつある昨今ですが、その基盤に大いに関連しているのがベイズ統計です。パラメータチューニングを自動的に行うツールが増え、ブラックボックス的にモデルチューニングも可能となる中、少し基本に立ち返って(初学者の方にとっては、新たに学びながら)、問題に適した方法の選択、開発を行いましょう。(それが、次の競争優位と成り得ます。)
16:2016:40
20分 (講演)

データサイエンスのためのリーダブルコードのススメ

神沢雄大
データサイエンスを主な生業としていると、結果重視でコードを書き散らかしてしまうことが日常茶飯事です。将来の自分や今のチームメンバーのために読みやすく保守性が高いコードを書くことは、短期的には手間暇が掛かりますが、長期的には業務効率を上げてくれます。Pythonでのデータ分析や機械学習モデル構築を前提として、コーディングにおけるエンジニアとの違い、データサイエンティストがエンジニアを見習うべきポイント、データサイエンティスト向けのツールを紹介します。コードを書き散らかしているデータサイエンティストとその予備軍に、自戒の念を込めて、コーディング力をアップデートするためのtipsを共有します。
16:4016:55
Pythonお悩み相談室 Part 3
16:5517:00
クロージング