講師

磯　蘭水 (Ransui Iso)

株式会社X-Listing技術戦略グループ・ディレクター。ネット広告の配信システム、 配信最適化、データ分析、システムアーキテクチャの設計、 エンジニアチームのディレクション等を担当。 Pythonは1998年頃より使用。過去にはサーチエンジン、 ECサイトその他多くのシステムをPythonをベースに構築。 PyConでは、過去3回チュートリアル形式のセッションを担当し、いずれも好評を得る。

• PyCON JP 2011 : PyQtで始めるGUIプログラミング
• PyCON JP 2012 : ソフトシンセを作りながら学ぶPythonプログラミング
• PyCON APAC 2013 : 人工無能を作りながら学ぶPythonプログラミング

概要

既存のライブラリやフレームワーク上でちょっとしたアプリケーションを書けるようになると、いよいよ初級者を卒業する頃合いです。

ちょっと耳慣れない「ソフトウェアツール」という言葉ですが、 これは、OSとアプリケーションの中間くらいにあって、ライブラリよりは 上位、個々のアプリケーションよりは下位という位置づけの フレームワークやミドルウェア的プログラムのことを指します。

ただし、フレームワークやミドルウェアとの決定的な違いは、 ソフトウェアツールはそれ単体でちゃんとした仕事をこなせる アプリケーションでもあると同時に、さらに応用的なアプリケーションの 基盤としても利用できるものであるというところにあります。

中級レベルへステップアップするには、このようなソフトウェアツールを 素早く作り上げ、アプリケーションの基盤として利用していくスキルが 重要になってきます。

このチュートリアルでは、実際に稼働するWebサーチエンジンの開発を通じて、 各種コンポーネントを開発する上での考え方や、手元にある道具立てで 必要な機能を実装するための工夫、継続的に使用出来るプログラムには どのような性質があり、それをどのように実現するのかといったトピック について、具体的なプログラミング例を交えながら紹介し、この小さな ソフトウェアツールを使用することで、データ分析等、他分野への応用 の道が開かれる例も紹介します。

対象者

中級レベルにステップアップしたいソフトウェア開発者

• Pythonでのプログラミング経験を前提としますがスキルレベルは問いません。
• 自分でPythonプログラミング環境を構築、維持できる方

※このチュートリアルではPythonそのもののインストール方法や エディタのセットアップ方法等の説明はありません。

用意するもの

• Python 3.3以上がインストールされているノートPC
• 筆記具

チュートリアルは実際のソースコードに触れ、プログラミングを行うことでより 理解が深まるように構成されていますので、PCの持参は必須です。PCには予め Python 3.3以上の処理系をインストールして、実行できる状態にしておいてください。

当日の進め方

コンポーネントを組み合わせ、必要な基盤を素早く組み上げつつ、その基盤上で動作する アプリケーションの開発を行います。Webサーチエンジンを構成するコンポーネントと その動作原理、なぜそのように構成されているのかを解説します。 同時に、実際に部品を組み合わせ動作させながら、完成を目指すという流れになります。

今回は半日のスケジュールですので、参加者の皆さんが一斉にプログラミングを行う演習 時間を取らず、トピックの終わり毎に随時、実験・確認のための時間を設けて、参加者の 皆さんが個々にプログラミングを行うというスタイルです。

講師

清水川貴之 (BePROUD)

• 所属: 株式会社ビープラウド所属、Sphinx-users.jp 副会長、Sphinx コミッタ。
• 著書/訳書: 「Sphinxをはじめよう」「Pythonプロフェッショナルプログラミング」「エキスパートPythonプログラミング」。
• 経歴: 2003年のZopeと出会いからオープンソース等のコミュニティー活動を始めた。現在Sphinxの開発に参加。Python mini Hack-a-thon 主催, Sphinx+翻訳 Hack-a-thon 主催, PyCon JP 2011-2014運営
• サイト: http://清水川.jp/
• Twitter: https://twitter.com/shimizukawa

概要

Python2とPython3では言語仕様に一部互換性がありません。 2008年12月にPython3が登場してから5年が経過し、多くの開発者がPython2のサポートを縮小し、Python3を使い始めています。 これからPythonの学習を始めるのであれば、Python3が適しています。 研修では、Python3をもちいて、Pythonの環境設定、言語仕様、標準ライブラリの使い方（一部）について学びます。 研修の最後には、研修中に学んだ構文などを用いて演習を行います。 この研修によって、Python3で簡単なプログラムを書けるようになるでしょう。

対象者

これからPythonを始めようとしている方、Python3を学びたい方

用意するもの

Python-3.4 をインストールしたPC, Mac (OSはWindows, Mac, Ubuntu いずれか。それ以外の場合サポート出来ない場合があります)

当日の進め方

講師が研修資料を用意します(HTMLで配布)。 プロジェクターに研修資料を映しながら説明していきます。 各自手元のPCでコードを入力し実行結果を確認します。 質問は随時回答致します。

講義内容

• Pythonの特徴
• Pythonのインストール
• 開発環境のセットアップ
• Python基本構文
• Pythonプログラミング演習

講師

株式会社ALBERT 執行役員 池内 孝啓

2013年よりデータマネジメント・プラットフォーム（DMP）事業の拡大に従事。 得意な技術領域はPythonプログラミングやLinuxサーバー構築、Amazon Web Serviceのアーキテクチャ設計など。

概要

近年、データを分析し活用したいというニーズが急激に高まっています。 データ分析ツールにRが採用されることも多いと思われますが、 Pandas / NumPy / SciPy / scikit-learnなどのデータ操作や数値計算、統計ライブラリの 充実と共に、データ分析の分野におけるPythonの存在感はますます大きくなっています。 このチュートリアルでは、CRMやマーケティングのビジネス現場で 活用できるデータ分析やレコメンデーションの話を紹介しながら、 実際にPythonでアルゴリズムの実装を行い、これらを通じてPythonを用いた 基礎的なデータ分析手法について学びます。 またPythonの代表的な分析用ライブラリについても触れ、Pythonで データ集計・データ分析を行う様々な手法を簡単に紹介します。

対象者

• Pythonの基本的な文法に理解のある方
• 初歩的な統計の知識を有する方、または興味のある方

用意するもの

• Python 3.4以上がインストールされているノートPC
• Python3.4.1
• Numpy
• SciPy
• Pandas
• scikit-learn

Pythonの開発できるテキストエディタやIDE

※ 環境一式の入ったDockerfileを事前に公開するかも知れません

※ 分析対象のデータは事前に公開します

当日の進め方

実際にビジネス現場で活用されているデータ分析について紹介しつつ、Pythonで 簡単なアソシエーション分析（バスケット分析）によるレコメンデーション・アルゴリズムを 実装してもらいます。 Pythonの代表的な分析用ライブラリであるPandas / SciPy / scikit-learnの 利用方法（クロス集計 / 階層・非階層クラスタリング など）についても解説します。