Tokyo.Scipyに参加してきた

Tokyo.SciPy

ハッシュタグ: #tokyoscipy

Tokyo.Scipy は科学技術計算で Python を利用するための勉強会です.

とのことです。最近、python/numpy/scipyによくお世話になっているので、参加してみました。雑感をメモしておきます。

Tokyo.Scipy 006

第6回のようでした。プログラムだけさっとまとめると、

  • そこそこ大規模Python並列/パイプライン処理入門 w/o MapReduceレジーム (柏野雄太 @yutakashino) 45分
  • 初心者が陥るN個の罠。いざ進めNumpy/Scipyの道 (@nezuq) 15分
  • Making computations reproducible (@fuzzysphere) 30分
  • IPython Notebookで始めるデータ分析と可視化 (杜世橋 @lucidfrontier45) 30分
  • PyMCがあれば,ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない (神嶌敏弘 @shima__shima) 45分

という感じ。僕的には、@shima__shima 先生の発表が目当てだった

雑感

  • 今回(?)はscipyの話はほとんどなかった。pythonを使った科学技術計算に関する幅広いトピックを扱ってる印象。
  • ipython はやっぱ便利ですね。僕も良く使います
  • @shima__shima 先生の発表がとてもわかりやすかったので、本当に参考にしたい
  • 正直もっとコアな話もあっていいのでは、と思った
  • 懇親会で気づいたが、意外と音声信号処理やってる(た)人がいてびっくりした
  • scikit-learn を初期の頃に作られてた方 @cournape がいてびっくり。開発当初はGMMとSVMくらいしかなくて全然ユーザーがつかなかったなどなど、裏話を色々聞けた
  • フランス人の「たぶん大丈夫」は絶対無理の意(わろた
  • Rust, juliaがいいと教えてもらった。うちjuliaは今やってみてるがなかなかいい
  • 発表でも話題に上がったけど、Pandasがいいという話を聞いたので、試してみたい

運営の方々、発表された方々、ありがとうございました。僕も機会が合えば何か発表したい