概要

「みんなのPython勉強会」では、Pythonを中心としてプログラミングを仕事、研究、趣味など様々なシーンに生かす方法を一緒に学びます。プログラマ、WEBエンジニアに限らず、初心者からマスターまで様々なレベルの、いろいろな分野の人が集まるので、「みんな」の勉強会です。お気軽にご参加ください。
　今回は「Pythonデータサイエンス祭り」と題して、Pythonをベースとしたデータサイエンスのテクニックや応用のほか、データサイエンスを支える技術について、最先端の現場でご活躍の方々にご講演をいただきます。お楽しみに。

日時：　2016月6月7日（火）
　　　受付：18:30〜19:00
　　　勉強会：19:00〜21:00
　　　懇親会：21:00〜22:00

会費：
　・一般　1,000円（懇親会費込み）
　・学生　無料（先着20名）※受付時に学生証を提示してください
　※関係者以外の方は「スタッフ・講師」枠を選択しないでください。

持ち物：
　・名刺（受付の際に１枚、ご提供ください）
　・受付票（本サイト右側の「受付票を見る」から印刷してください）

対象者：
　・Pythonに関心のある方
　・プログラミングに関心のある方
　・ロボットに関心のある方

会場：
　　株式会社クリーク・アンド・リバー社　2F　レインボーホール
　　〒100-8111 東京都千代田区麹町２丁目１０−９ C&Rグループビル
　　http://bit.ly/1F3nJ32　

参考文献：
・辻真吾、「Pythonスタートブック」、技術評論社（2010）
・Wes McKinney、「Pythonによるデータ分析入門」、オライリー・ジャパン（2013）

協賛：　リーディング・エッジ社

勉強会プログラム

Talk 1：「scikit-learnで知る機械学習の全体像」
辻真吾（東京大学）

Pythonで機械学習といえばscikit-learnですが、かなり巨大なライブラリでいろいろな機能を含みます。scikit-learnには、具体的な利用シーンに合わせて、サンプルコードが多く用意されているので、これを活用しない手はありません。今回は、このサンプルの中から、機械学習の全体像を理解するのに役立つ、分かりやすい例をいくつか選んで紹介します。

Talk 2：「Pythonで機械学習入門」
加藤公一（シルバーエッグ・テクノロジー）

Pythonで機械学習というと、scikit-learnや各種ディープラーニングライブラリ（Caffe, TensorFlow, Chainer）などがありますが、それらの使い方をこれから学んでいこうという人のために、最低限必要なNumpy/Scipyの知識とドキュメントを読む上での心構えを説明します。

Talk 3：「大規模データ分析を支えるインフラ系オープンソースソフトウェアの最新事情」
草薙昭彦（MapR）

データ分析を行う際には、モデル構築、仮説検証、それを支えるツールだけではなく、データの取得、蓄積、変換、整形、処理を効率よく行うための分散設計などのインフラ面の整備が重要です。最近のクラウドの分析系SaaSではこの辺りを気にせずに利用出来るサービスが揃ってきましたが、一方でイチからの構築を可能にするオープンソースの技術を知っておくのもオススメです。特に最近話題のリアルタイムデータフロー、インメモリ系の技術の動向に触れたいと思います。

懇親会（ビアバッシュ）

会場にてビアバッシュ。
LT（ライトニングトーク）のネタがある方はぜひどうぞ。