9月

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BPStudy#133〜Pythonによる機械学習・データ分析
株式会社ビープラウドが主催するIT勉強会

主催 : 株式会社ビープラウド

ハッシュタグ：#bpstudy

募集内容	必ず／ほぼ参加します枠 1000円（会場払い）先着順 35/32人参加だけど、キャンセルする可能性もあります枠 1000円（会場払い）先着順（抽選終了） 11/14人女性枠：必ず／ほぼ参加します枠 1000円（会場払い）先着順 6/6人女性枠：参加だけど、キャンセルする可能性もあります枠 1000円（会場払い）先着順 4/4人学生枠無料先着順 2/2人マッサージ枠(20分1枠) 4000円（会場払い）先着順 1/4人登壇者枠無料先着順 5/5人公募LT枠無料先着順 1/2人
申込者	申込者一覧を見る
開催日時	2018/09/25(火) 19:00 ～ 21:00 Googleカレンダー icsファイル
募集期間	2018/09/10(月) 12:57 〜 2018/09/25(火) 21:00まで
会場	国際英語学校代々木教会ビル会場大会議室6Ｆ東京都渋谷区代々木1-29-5 (教会ビル) マップで見る

イベントの説明

機械学習/AI/データ分析に取り組むとき、Python+データ分析は必須のスキルです。

この分野ではさまざまな書籍が発売されています。

「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書(翔泳社)」が9月19日に発売されます。

数多くの書籍があるなかで、なぜあらたにPython/データ分析の書籍を著したのか。

「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の著者の方々3人と、翔泳社編集者の緑川さんにお話しいただきます。

第2部は、ビープラウドの清水川氏に、機械学習案件でのデータ分析作業を効率化するためにつくったフレームワークを紹介してもらいます。

懇親会あります。

第1部書籍「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」特集

「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の概要とターゲット読者

(19:00〜19:20)

寺田　学（Twitter: @terapyon ）

2018年9月19日に発売される書籍、「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」(翔泳社) の概要やコンセプトを知ってもらい、対象の読者を示し、他の書籍との比較を説明します。

この講演を通じて、自分自身や同僚の中でこの本の対象読者がいるかどうか考えてもらえるようになると思います。

自己紹介

寺田　学 (Manabu TERADA) @terapyon

Python Web関係の業務を中心にコンサルティングや構築を手がけている。2010年から国内のPythonコミュニティに積極的に関連し、PyCon JPの開催に尽力した。2013年3月からは一般社団法人PyCon JP 代表理事を務める。その他のOSS関係コミュニティを主宰またはスタッフとして活動中。

最近はPythonの魅力を伝えるべく、初心者向けや機械学習分野のPython講師を精力的に務めている。

2017年8月発売、スラスラわかるPython(翔泳社)を監修

主な所属

(株)CMSコミュニケーションズ　代表取締役
一般社団法人PyCon JP　代表理事
Plone Foundation Ambassador
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会　顧問理事
PSF(Python Software Foundation) Contributing members

Blog: https://www.cmscom.jp/blog

機械学習と数学

(19:20〜19:40)

辻真吾（Twitter: @tsjshg ）

機械学習の基本的な理論は、数学で記述されています。そんな機械学習アルゴリズムも、利用するだけであれば数学をほとんど知る必要はありません。

忙しいITエンジニアにどこまで数学が必要か？という課題に目を向けつつ、数学を学ぶ意味や利点はどこにあるのかについてお話しします。また、どのように学べば良いのかについても考えて行きたいと思います。

自己紹介

辻真吾

1975年生まれの東京都足立区出身。大学院を修了後、ITペンチャーに勤務するも、3年弱で退職。博士課程に戻り、バイオインフォマティクスの研究に従事。現在、東京大学先端科学技術研究センターゲノムサイエンス分野に所属。2015年からStart Python Clubを主宰し、誰でも気軽に参加できる「みんなのPython勉強会」を月1回のペースで開催している。

著書に『Pythonスタートブック増補改訂版（技術評論社）』、また『Pythonで理解する統計解析の基礎（技術評論社）』を監修。美味しい料理とお酒が好き。最近は銭湯の魅力を再認識し、都内で銭湯を見つけると入るようにしている。web: www.tsjshg.info

機械学習入門としてのscikit-learnとの付き合い方

(19:40〜20:00)

福島真太朗（Twitter: @sfchaos ）

機械学習を勉強するにあたり，scikit-learnなどを用いて実際に動かしながら理解していくことは重要です．

具体的にどのように勉強していけば良いのかについて，scikit-learnのインタフェースの理解，ドキュメントの読解，各アルゴリズムのパラメータの挙動などを糸口として考えていきたいと思います．

自己紹介

福島真太朗

大学院のときはC言語やC++を用いて非線形力学系の数値計算を行なっていたが，社会人になり機械学習，データ解析の仕事を始め，Python(とR)に出会う．現在，株式会社トヨタIT開発センターで，PythonやJuliaを用いて工場のセンサーデータ，車両データ，画像データ，物性・材料データなどの解析を行なっている．

著書に『データ分析プロセス（共立出版）』，『データサイエンティスト養成読本　機械学習入門編（技術評論社）』（分担執筆）など多数，また監訳書に『Python機械学習プログラミング（インプレス）』がある．

編集側からみた本書の特徴と本書を読んでできるようになること

(20:00〜20:20)

緑川敬紀

編集側から見た本書の特徴や進行の話を簡単に説明し、本書を読むことで何ができるようになるのかを話させて頂きます。

また、エンジニアではない編集の人間が本書を読むことで、できるようになったことの一例を紹介いたします。

自己紹介

1990年生まれ。2015年から翔泳社のIT関連の書籍を編集。商業紙の編集歴は5年目。

第2部機械学習案件でフレームワークを作った話

(20:20〜20:40)

清水川貴之（Twitter: @shimizukawa ）

ある機械学習プロジェクトで、作成した専用フレームワークについて紹介します。

そのプロジェクトでは、過去の売上から商品（書籍）が一定数以上売れるかを予測しました。売上データには、販売数や金額の他にタイトルや著者名など、さまざまな属性情報があります。どの属性情報を使うと予測精度が高いか、過去データの期間をどうするか、アルゴリズムはどれが良いか、パラメータを変えるとどうか、など試行錯誤を行いました。

こういった試行錯誤の結果をレポートにまとめ、毎週お客さんに報告しました。当初はJupyter Notebookで試行錯誤して、その結果をレポートにしていましたが、試行錯誤するごとに別のNotebookを作成したり、前提条件が変わったときに全てのNotebookに反映して再実行するのは非常に手間がかかる作業でした。また、その結果をJupyter Notebookで定型のレポートとしてまとめるのも手間がかかりました。

こういった手間をなくすために、試行錯誤の結果を自動的に記録し、いつでも参照でき、レポート用のグラフやデータを出力できる専用のフレームワークを作成しました。

自己紹介

BeProud所属。2003年からPythonを使い始め、国内外の多数のPythonイベントに登壇、Pythonとその関連技術の普及に努めている。2016年秋頃から Python機械学習プログラミングを読んで勉強し、仕事でもいくつか機械学習関連のプロジェクトに参加した。公私ともにPythonを教える立場でも活動している。

著書／訳書：「Pythonプロフェッショナルプログラミング第3版（2018 秀和システム刊）」「エキスパートPythonプログラミング改訂2版（2018 アスキードワンゴ刊）」「独学プログラマー（2018 日経BP社）」「Sphinxをはじめよう第2版（2017 オライリー・ジャパン刊）」。