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