Talk Proposal Submissions

This is the list of all submitted talk proposals. Please share the talks you’re interested in attending at PyCon JP 2016 on social media using the share buttons on the talks detail page. We will take the amount of interest shown for proposals into consideration when selecting the talks.

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How to write functions in Python (ja)

Hayao Suzuki in Core Python (Language, Stdlib)

Pythonでは簡単に関数が書けます。さらに、ポイントや落とし穴を押さえるとさらに使いやすい関数が書けます。この発表では、より良い関数の書き方を解説し、より良いPythonプログラマを目指します。

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How to write python NoSQL database driver (ja)

Hajime Nakagami in Databases/NoSQL

Python データーベースドライバーの作り方(NoSQL編)

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PuLPとPandasを活用した組合せ最適化 (ja)

Tsutomu Saito in Useful libraries

最適化のライブラリとデータ分析のライブラリを組合せることにより、わかりやすいモデルを作成できます。実際に進行中のプロジェクトを例にして、具体的な手法を見ていきます。

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ベンリに使おう変数アノテーション - typing.pyとの楽しいお付き合い (ja)

Takumi Sueda in Core Python (Language, Stdlib)

変数アノテーションを実行時に読む方法から、実用的な活かし方までを解説。 (English slides + Japanese speech)

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Pythonで始めるデータマネジメント (ja)

Satoshi Nagayasu in Big Data

今回紹介するツール(※5~6月頃公開予定、名称未定)はデータマネジメントのためのOSSのツールです。 このツールを使うことでデータ管理業務のタスクを容易に実施することができるようになります。 この発表では、なぜこのツールが必要だったのか、どのように実現したのか、どのように使っているかについて紹介します。

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Pythonで作るAnsibleモジュール入門 (ja)

Shuya Motouchi in Cloud

AnsibleはPythonで記述されたアプリケーションとシステムの導入を容易にする非常にシンプルなIT自動化プラットフォームです。PyConに参加される方々の中でも、インフラを何らかの形で扱う人は居るはずです。Ansibleではモジュールを使って一つ一つコマンドを実行してます。今回は任意のAnsibleモジュールをPyhtonで作成していきたいと思います。

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Building Your Own Stock Analysis System (en)

Victor Gau in Business

People have been talking about how easy it is to use python to analyze data. However, there are still difficulties for beginners to get a sense of how to use it. In this talk, I will go through a simple stock analysis system and break the entry barrier for the beginners.

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PyQt/PySideの落とし穴 - 脱初心者のための実践開発 (ja)

Toshiyuki Ishii in GUI Programming

PyQt/PySideは、PythonのGUIツールキットとしては圧倒的なシェアを獲得しています。 そんなPyQt/PySideですが沢山の落とし穴があります、実務を通じて踏み抜いた落とし穴を回避する方法をお教えします。

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Shin Recognize Godzilla (ja)

kazuma tamashiro in Other

Pythonと(個人的に好きな)「ゴジラ」の画像を使ってディープラーニングしよう!というお話です。Web上にないデータを自分で集めてきて加工し、学習してそのモデルをWeb上で利用できるまでの流れをお話します。

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Pythonで大量データ処理!楽しいPySpark入門 (ja)

chie hayashida in Distributed Computing

Apache Sparkという、大量データ処理と機械学習を行うことができるライブラリと、そのアーキテクチャの説明を行います。また、RettyでのSpark事例をご紹介します。最新のPySpark開発状況や海外カンファレンスの温度感も含めてお伝えしたいと思います。

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The essence of Django ORM (en)

Andrii Soldatenko in Web Frameworks

The world is swimming in articles and books about Django and Django ORM itself. All this sources cover only basic use cases of Django ORM comparing to real world examples. This talk is dedicated to the proposition to crash test Django ORM 80% of functionalities in 20% of the time.

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エンジニアが身につけておきたい金融リテラシー 〜年金最適化編〜 (ja)

driller, yosshii in Business

自分はエンジニアだから金融の知識は不要だと思っていませんか?これからはエンジニアがITを活用して金融情報をHackし、資産を守る時代です。Pythonを活用することをキッカケに金融リテラシーを身につけていきましょう。第二部ではPythonを活用した年金最適化の事例を紹介します。本講演以外ではなかなか聞くことができない話を聞くチャンスです。価格比較サイトでスマホの値段を調べるより遥かに有意義な30分を提供します。
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