応募トーク一覧

これはトークの応募リストです。聞きたいと思うトークをSNSで拡散しましょう。選考時に参考にさせていただきます。

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Djangoフレームワークのユーザーモデルと認証 (ja)

Shinya Okano in Web Frameworks

Djangoフレームワークにはユーザーモデルと認証の仕組みが組み込まれています。これらの紹介とカスタマイズのポイント、ハマりどころなどについて話します。

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How to write functions in Python (ja)

Hayao Suzuki in Best Practices/Patterns

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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帰ってきた「PyQtで始めるGUIプログラミング」PyQt5対応改訂版 (ja)

Ransui Iso in GUI Programming

6年を経過してなお、SlideShare上でBookmarkが付く、PyCon JP 2011にて紹介したPyQtについての入門セッションが、PyQt5対応で帰ってきます。当時はPyQt4を対象にチュートリアル形式で発表しましたが、今回はPyQt5対応、GUIプログラミングはもちろんのこと、ネットワーク、マルチメディア系なども含むPyQtならではの便利な機能も積極的に紹介します。

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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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実例による Python メタプログラミング入門 (ja)

Shuhei Takahashi in Core Python (Language, Stdlib)

実例として、Python にブロックの終端を示す "end" キーワードを導入するという、非実用的ながら楽しい問題を取り上げ、これを実際にメタプログラミングで解決する方法を示し、その際に理解が必要になる Python の言語機能について解説します。

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Python web applicationの構成を考える (ja)

nasa9084 in Best Practices/Patterns

Pythonでweb applicationを作ろうと考えたとき、サーバソフトウェアはどうするのか、フレームワークは何を使うのか、データベースはどれを選ぶのか、OSは何を使うのかなどなど、その構成には非常に多くの選択肢があります。現状、どのような構成で作るのがわかりやすいのか、メリット・デメリットを交えながらお話しします。

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after VOEZ launch: how to resolve problems of mobile game server development and service maintenance (en)

郭 学聡 in Gaming

As startup game makers, many people might be able to build a workable mobile game service, but have no experience in building a stable, reliable, high performance mobile game service due to some reasons such as race condition and lack of caching. We will introduce how we built a commercial game server by showing the essence of Python code and Flask usage from VOEZ game server.

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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。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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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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Shin Recognize Godzilla (ja)

kazuma tamashiro in Other

みんな大好きなPythonとみんな大好きな「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。データセットは用意されていないので、集めることからスタートします。経験した人はわかると思いますが本当に大変で、色々な手法を使って集め、加工などの前処理を行って初めて学習させることができます。その一連の流れとゴジラ(画像)をディープラーニングさせるとどうなるのか?のお話をします。

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Developing REST API using Python and Bottle Framework and Usecases (en)

Aniruddha Chaudhari in Other

REST is the architectural style of the API and it is next big thing after SOAP messaging. Bottle is the simple, proven and one of the most popular frameworks for web development. We are using Bottle framework with REST APIs for python web programming.

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野球を科学するための技術〜Pythonではじめるセイバーメトリクスと分析基盤構築 (ja)

Shinichi Nakagawa in Science

スポーツ統計学の統計モデルをPythonで実現する方法について紹介します.スクレイピング(Scrapy,Beautifulsoup),データパイプライン(Airflow),可視化ツール(Jupyter,Redashなど)を駆使し,野球統計学「セイバーメトリクス」を用いた野球選手の評価方法について解説いたします.

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Industrial Test Automation with Asyncio (en)

Justus Perlwitz in Industry Uses

In this talk we'll explore how to use the new Python 3 asyncio library to automate hardware-software integration tests for industrial automation. We will find out how asynchronous coroutines can simplify and speed up distributed tests in real world environments, and what possible difficulties to watch out for.

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タイプヒントとその周辺 (ja)

masato nakamura in Useful libraries

Type Hintingの周辺技術とPEPの解説と得られる利益について

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探検Pyramid (ja)

Atsushi Odagiri in Web Frameworks

Pyramid Webフレームワークはアプリケーションのコンポーネント構成を実行中に確認できるintrospectionという仕組みがあります。 introspectionを使ってカスタムコンポーネントでintrospectionに登録したり、実行時情報からopen apiのスキーマ情報を作成する方法を解説します。

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Pythonとパッケージングと私 (ja)

Atsushi Odagiri in Packaging

Pythonのパッケージング周辺技術やPEPアップデートの解説

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Python を企業内で浸透させるまで (ja)

Naoya Ito in Business

あまり Python とは縁のなかった私の勤務先ですが、この一年であれよあれよとユースケースが拡大し、いまでは社内でよく使われる言語のひとつとなりました。その過程と具体的ユースケースについて紹介します。

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SQLの錬金術師ー既存データベースに立ち向かう (ja)

Atsushi Odagiri in Databases/NoSQL

既存データベーススキーマがある状態からの開発においてSQLAlchemyでどのようにクラスにマッピングしていくかのtipsを紹介します。

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How to use Python Requests with simulation trading sites (ja)

Justin Ho in Industry Uses

Stock trading using algorithms has become far more accessible to programmers. However managing deals, orders and trades is another key part to trading. In this talk I will demonstrate methods of how to use HTTP POST and GET commands to interface to a sandbox trading site. スライドの内容は英語で、トークは日本語で開催する予定です。

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実践 SQLAlchemy (ja)

momijiame in Databases/NoSQL

SQLAlchemy は Python の代表的なオブジェクト・リレーショナルマッパー (ORM) の一つです。 SQLAlchemy を使うことで MySQL や SQLite といったリレーショナル・データベース (RDB) を扱いやすくなります。 このセッションでは、データの永続化についての基礎知識から SQLAlchemy の実践的な扱い方までをご紹介します。

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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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Years with Python (en)

Younggun Kim in Industry Uses

This talk is more likely to be technical retrospection in a manner of speaking but also intended to give insight into how the Python ecosystem interacts in a company.

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PyParseをANTLR v4で置き換えてparserの性能を向上 (ja)

Osamu Takayasu in Useful libraries

検索APIで検索クエリのparserがボトルネックになっていました。当初利用していたPyParseをANTLR v4で置き換えることで性能が5倍になり大きく改善しました。性能改善の流れをPyParseとANTLR v4の比較を交えて紹介します。

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Python 2/3 互換なコードの書き方 (ja)

Shuhei Takahashi in Core Python (Language, Stdlib)

Python 2 は 2020 年にメンテナンス終了が予定されていますが、現時点では依然として多くの場所で Python 2 が使われ続けています。そのため、主にライブラリ開発者は、Python 2/3 の両方で動くコードを書く必要性に直面することがあります。 本トークでは、Python 2/3 互換なコードを書くべきケースはどのような場合なのか、そしてそのようなコードを書かざるを得なくなった場合、どのような選択肢があるのかをお話しします。

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PythonでOAuth『サーバ』を構築した話 (ja)

akira taniguchi in Business

TwitterやFacebookでもおなじみ、認可機能であるOAuth。 携わったことがある方も多いと思いますが、ほとんどはクライアントであって、認可を行うサーバ側を実際に実装した方は少ないのではないでしょうか。 今回のトークではOAuthとは何ぞやというところから、Pythonを使ってOAuthサーバを構築した方法や注意点、工夫した箇所を話します。

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Pillow と Amazon API Gateway / Amazon Lambda を使ったサーバーレスな動的画像変換 API の作り方 (ja)

Kei IWASAKI in Cloud

Amazon Lambda は Amazon API Gateway を通じ、 HTTP リクエストに応答して Python のプログラムを実行することができます。 これらと画像処理ライブラリ Pillow を用いたプログラムを組み合わせて実現可能な HTTP リクエスト毎に動的に画像変換を行う API の作り方を紹介します。

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An Introduction to web scraping using Python (en)

Manoj Pandey, Arsh in Web Frameworks

Want to learn how to scrape the web (and / or organized data sets and APIs) for content? This talk will give you the building blocks (and code) to begin your own scraping adventures. We will review basic data scraping, API usage, form submission as well as how to scrape pesky bits like Javascript-usage for DOM manipulation.

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Attack of Pythons : Gotchas and Landmines in Python (en)

Manoj Pandey in Core Python (Language, Stdlib)

This talk will be about common pitfalls (termed warts/landmines) that people face using Python programming language.

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PythonとRを行ったり来たり (ja)

Toshiyuki Takeda in Best Practices/Patterns

データ分析ツールとしてPythonとRはそれぞれの強みがあります。このtalkではPythonとRを両方使って分析を進めるための,いくつかのデータ交換手段を紹介します。

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トピックモデルと自然言語解析における前処理の効果 (ja)

Daiki Onodera in Other

自然言語を扱うことになった際に、いくつかの考えるポイントがあると思います。 前処理をどうしたらいいのか(そのままTerm Frequencyでベクトル化していいのか、IDFも考慮すべきなのか、BM25を用いるべきなのか)という問題があります。 これらを実際のデータを用いてそれぞれどのような結果に結びつくか、ということと、 トピックモデルを使った言語解析について発表したいと思います。

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Python と Email ヘッダ (ja)

Takahiro Ikeuchi in Core Python (Language, Stdlib)

こんにち、クラウドメールサービスの普及により、"Email" という形式のデータを我々が直接扱う機会は少なくなりました。しかしながら、もしも「Email を Python で扱わなくてはならない」としたら、どのような方法や課題が存在するのでしょうか。 このセッションでは、とある事情から Python で Email を処理しなくてはならなくなった「わたし」が実際に遭遇したさまざまな困難と課題、そしてそれらの解決方法についてのアウトプットを行います。 Email や Email ヘッダの仕様について、あらためて "フォロー" してみてはいかがですか?

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luigiを利用した機械学習データフローの構築 (ja)

竹野 峻輔 in Best Practices/Patterns

機械学習においては、実験等の再現性を重視することからデータフローを明確に示すことが重要です。 ここでデータフローとはデータの取得・整形から前処理、モデルの学習・ハイパパラメータ調整・評価、そしてデプロイまでの一連のフローをさします。 発表では機械学習における一般的なデータフローについて導入したのち、実際のluigiによる記述方法について説明します。またluigiの利点や簡潔に書くためのテクニックについても述べます.

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Kivyによるアプリケーション開発のすすめ (ja)

Jun okazaki in GUI Programming

KivyはPythonのGUIライブラリーとして海外では積極的に取り上げられていますが日本語での使い方は少ないです。今回はKivyでどういったアプリケーションが作成できるかや、また日本語環境による特有のはまりどころを紹介します。

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Pythonではじめる数理最適化-ケーススタディを通して- (ja)

Jiro Iwanaga in Science

数理最適化の歴史は古く、George Dantzigが線形計画問題に対する解法として単体法を発明したのは1947年。理論とマシンパワーの進歩とともに多くの実用的な問題が解けるようになり、最近ではPythonをインターフェースとした数理最適化ソルバーが登場し、広くエンジニアが利用できる技術の1つになりました。今年はDantzigの革命的な発明から70周年、この機会に数理最適化をはじめてみませんか?

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pytest入門 (ja)

Atsushi Odagiri in Testing

pythonは標準ライブラリにunittestモジュールを持っているため追加のテストツールを利用せずとも自動テストを利用できます。pytestはunittestに比べ、楽にテストを書くことができ豊富なプラグインを利用できるテストツールです。 pytestの利点欠点から実践的な利用方法を解説します。

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Pythonで作ったアプリケーションの一般向け配布を模索する (ja)

Shinya Okano in Packaging

py2exeやcx_Freeze、PyInstallerといったアプリケーションをパッケージングするツールを紹介します。 なお、当方Macの環境は無いのでiOSとMacOS向けについては解説しません。

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文章自動生成を体験しよう!知ろう! (ja)

Hiromitsu Ota in Big Data

□自然言語処理の技術とディープラーニングの技術を掛け合わせて、文章を自動で作ってみることを体験します。 □文章自動生成を、知ってできるようになって頂きます!

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データ可視化ツールの選び方と学び方 (ja)

Nobuko Katayanagi, driller in Useful libraries

Pythonには matplotlibなどさまざまなデータ可視化のためのライブラリがあります。しかし、可視化ツールは学習コストが高いことから、ウェブ上にあるコードを参考になんとなく書いているという方が多いのではないでしょうか。本発表では、目的にあった可視化ツールの選択法を提案したうえで、代表的な可視化ツールである matplolib での描画のポイントや、Bokehなどを使ったその他の可視化の方法について紹介します。

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Pythonによる文章自動生成入門!Python ✖︎ 自然言語処理 ✖︎ ディープラーニング (ja)

Hiromitsu Ota in Big Data

◇Pythonを用いて、文書を自動生成する主要な3つの方法をお伝えします。 1)マルコフ連鎖、 2)自動要約、 3)ディープラーニング(RNN/ LSTM) ◇特にKeras/ Tensorflowによる文章自動生成はPythonで数行で簡易的に書けます。 ◇文章などのデータを非構造化データと呼びますが、身近でデータ収集がしやすく、個人の趣味やちょっとした研究に適しています。

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Experience Replay Bufferの実装 (en)

Yusuke Suwa in Industry Uses

昨今の強化学習分野を発展させたアイデアとしてExperience Replay Buffer(ERB)がある。ERBにはエージェントの経験を貯めておき、ERBからランダムに過去の経験を取り出して学習を行う用途で使用されるが、強化学習では非常に多くの経験をためる必要があることから、ERBのサイズがメモリ容量を上回ることが容易にある。そこで、本発表では効率的なERBを実装した

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Python: Super Power for Blended Learning (en)

Rizky Ariestiyansyah in Education

I've been doing research in edtech and blended learning for two years and find out python is great super power in this area, in this talk I want to share how to design and implementing blended learning and how we can use python for data mining.

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仮想通貨ネットワーク上にDjangoサーバーを立てる (ja)

Torajiro Aida in Web Frameworks

仮想通貨(bitcoinなど)の内部で用いられているブロックチェーンという仕組みを使うと、記録が改ざんできないデータベースを作ることができます。このデータベース上にDjangoサーバーを立てて、サーバのプログラムやユーザーからの投稿などの改ざんや検閲ができないWebサービスを作ります。

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すぐ始められる、Pythonの環境構築 (ja)

Manabu TERADA in Best Practices/Patterns

Pythonを学習したり、システムに組み込んだりする際の環境構築のベストプラクティスを紹介します。

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JVM上で動くPython処理系cafebabepyの実装 (ja)

Yoshiaki Shibutani in Core Python (Language, Stdlib)

cafebabepyというJVM上で動くPython3処理系を実装しています。 Python3の言語仕様に悪戦苦闘し、どのように実装していったのかをお話します。 言語実装の楽しさ、そしてPythonの合理的な言語設計、どのように動いているかについてを共有をしたいと考えております。 cafebabeとはJavaクラスファイルのマジックナンバーです。 JVM上で動くJythonは2.7(2015年)で更新が止まっているため、じゃあ作るか! というのが実装している理由です。

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メタクラスでクラス定義を操ろう (ja)

Atsushi Odagiri in Core Python (Language, Stdlib)

Pythonのクラスはオブジェクトとして参照できるtypeクラス(メタクラス)のインスタンスとなっています。 typeを拡張した別のメタクラスを作成して特殊なクラス定義をしてみましょう。

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世界でいちばん簡単なSphinx入門 (ja)

Toshiyuki Ishii in Documentation

Sphinxは非常に強力なPython製のドキュメンテーションツールです。 Pythonだけではなく、LinuxカーネルやCakePHPなど他言語の著名なOSSのドキュメントに使用されています。 しかし、導入に際してreStructuredTextの壁、設定の煩雑さなどが原因で二の足を踏んでいる方が多いと思います。 本セッションではマークダウンとGUIを使い、世界でいちばん簡単なSphinx入門をお教えします。

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banditアルゴリズムを使った自動ABテスト(編集中) (ja)

Shoichi Taguchi in Big Data

banditアルゴリズムとは・・・主にニュース系サイト(yahoo, MSN, LinkedIn today)で使われている、過去のデータがなく、早期にCVを最適化したい時に向いている。データ分析の初学者にもわかりやすいようにbanditアルゴリズムを解説し、スクラッチで仕上げたコード、簡単なデモをお見せします。

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len()関数がオブジェクトの長さを手にいれる仕組み (ja)

Takayuki Shimizukawa in Core Python (Language, Stdlib)

Pythonには文字列やリストなど、長さをもつオブジェクトがあります。長さを手に入れるには、文字列なら、name.length ではなく len(name) のようにlen関数を使います。len関数はどうやってnameに入っているオブジェクトの長さを手に入れているのでしょうか。if文にはTrue/Falseとなる条件式を指定しますが、それだけでなく文字や数字、自分で作ったデータ型も渡せます。if文はどうやって与えられたオブジェクトがTrueなのかFalseなのかを手に入れているのでしょうか。 この発表では、Pythonのプログラムがどうやって必要な情報を手に入れているのか、また、自分で実装するときにどう実装すればlen()やif文やfor文に指定できるのかを説明します。また、調べ物をしたときにどうやって情報を取捨選択していくのか、情報との向き合い方について紹介します。

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脱写経のススメ 〜自分のライフログデータで遊んでみよう〜 (ja)

Takeshi Sugiyama in Other

初心者といえども,いつまでも書籍の写経だけでは飽きてしまいます。もっと身近なデータで楽しくデータ分析や地図情報プログラミングを学んでみたい!そんな動機で,スマホのライフログアプリMovesのサーバーからAPIで取得したライフログデータを使って遊んでみました。簡単なデータ分析や地図上への位置データの表示を楽しく学びます。初心者にはハードルの高いAPI経由のデータ取得にも挑戦しています。

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Building a Customized Personal Assistant with Python (en)

Iskandar Setiadi in Other

What if we could combine bots, machine learning, artificial intelligence, and open source projects for building a personalized assistant in a simple way with Python? In this talk, we will discuss the infinite possibilities of personalized assistant features which could be developed for assisting daily lives.

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多言語対応を助ける翻訳ツールの話 (ja)

yamato murase in Business

webアプリケーションはその特性ゆえ様々な方がユーザーとなりえます。 その中で、日本語以外のユーザーに対応したい機会もあるかと思います。そういったときに必要に迫られるのが、アプリの多言語対応です。 そんな多言語対応の手助けとなるツールの実装方法や運用方法の話をしたいと思います。

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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

昨今のSSDの普及などのディスクストレージの進化により、データの蓄積が容易になり、大量データの分析や機械学習におけるCPUやメモリへの最適化が課題となっています。Apache Sparkは、高度なCPUやメモリ利用の効率化が行われた並列分散処理フレームワークとして、ビッグデータアーキテクトやデータサイエンティストの中で最も注目を浴びるプロダクトの一つとなっています。本発表では、Sparkをこれから始めるという人も、すでに導入しているという人にもわかりやすく、SparkのアーキテクチャやPySparkを利用する上での注意点の説明を行います。また、Sparkのケーススタディとして、Sparkを用いた時系列データ解析事例をご紹介します。

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Pythonistaで始めるiOSプロトタイプ開発 (ja)

Yusuke Muraoka in Mobile

Pythonは様々なところで使えるプログラミング言語ですが実はiOS上でも使えます。 それがPythonistaです。 PythonistaはiOS上で統合開発環境として単体で開発をおこなうことができ、さらにiOSの機能も呼び出すことができます。 このトークではこのiOSの機能を呼び出すことにフォーカスし、どこまでプロトタイピングとして遊びつくせるのかを現時点までの実績をベースに発表します。

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Datadogを用いたPythonアプリケーション監視 (ja)

Atsushi Kanaya in Systems Administration

これまでモノタロウを支えるサービスの監視には、インフラ視点により、nagios/cactiを使って行われてきました。 最近はインフラ視点の監視の上に、アプリケーション開発者視点の監視も加えて行っています。 アプリケーション監視には、Pythonとの親和性の高い監視プラットフォームDatadogを用いています。 このセッションでは、モノタロウにおけるDatadogを用いたPythonアプリケーション監視についてご紹介します。

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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「Hecatoncheir: The Data Stewardship Studio」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。 また、独学しながら(ほぼ初めて)Pythonで開発する中で、うまくいったところ、ハマったところ、乗り越えてきたところなど、自分なりに学んだところや感じたところを共有したいと思います。

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Correct 1000 exams with a bit of OpenCV (en)

Siro Moreno in Useful libraries

It may look like a difficult task, but auto-correct a lot of multiple choice tests with Python can be very easy! With that objective in mind, we will learn how images are stored in a computer, how to work with arrays in Numpy, how to plot graphics easily with MatPlotLib an a couple of useful functions of computer vision from OpenCV.
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