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Tokyo r.28.lt.ss

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Tokyo r.28.lt.ss

  1. 1. Python 始めました。 2013/01/25 Tokyo.R #28 Matsui Hiroki (@Hiro_macchan)2013/01/25 Tokyo.R#28 1
  2. 2. はじめに このプレゼンテーションは個人の見解で有り、いかなる所属組織の公式見解ではありません。 あと、個人の感想ですので技術的情報などは一切含まない物としてお聞き下さい。2013/01/25 Tokyo.R#28 2
  3. 3. 自己紹介• Matsui Hiroki (RPT,MPH)• 出身:琵琶湖 住まい:荒川 職場:都内 赤門• 職業:医療政策に関する研究をしています。• Twitter: Hiro_macchan 未熟者ですので間違い等は指摘して下さい。 (できれば、お手柔らかに。。)2013/01/25 Tokyo.R#28 3
  4. 4. 背景• 本日、思いっきり遅刻して申し訳ありま せんでした。• 何をしていたのか?2013/01/25 Tokyo.R#28 4
  5. 5. 背景• 本日、思いっきり遅刻して申し訳ありませ んでした。• 何をしていたのか?2013/01/25 Tokyo.R#28 5
  6. 6. 背景• 本日、思いっきり遅刻して申し訳ありま せんでした。• 何をしていたのか?• 巳年なんで。• 個人的にR以外の言語についても少し知っ ていた方が良いと思ったので。2013/01/25 Tokyo.R#28 6
  7. 7. このLT でお話したいこと• TokyoScipy に参加した感想を述べたいと思 います。2013/01/25 Tokyo.R#28 7
  8. 8. TokyoScipy #5 タイムスケジュー ル 時刻 題名 発表者 13:00-13:15 オープニング 13:15-14:15 計算ソフト PythonSf 小林 憲次 データ分析コンペサイ 14:15-14:45 小嵜 耕平 @smly ト Kaggle と scikit-learn 14:45-15:15 休憩 Pandas 利用したソー 15:15-16:00 シャルwebのデータ解析 柏野 雄太 @yutakashino とNumba 16:00-16:15 Python for Economics @AntiBayesian 16:15-16:30 休憩 Wrapping a C++ library 16:30-17:00 @fuzzysphere with Cython 17:00-17:30 レプリカ交換モンテカ @teramonagi ルロ法で乱数の生成 OpenCV と scikit-learnで 17:30-17:45 杜 世橋 @lucidfrontier45 顔認識 17:45- クロージング2013/01/25 Tokyo.R#28 8
  9. 9. TokyoScipy #5 タイムスケジュー ル 時刻 題名 発表者 13:00-13:15 オープニング 13:15-14:15 計算ソフト PythonSf 小林 憲次 データ分析コンペサイ 14:15-14:45 小嵜 耕平 @smly ト Kaggle と scikit-learn 14:45-15:15 休憩 Pandas 利用したソー 15:15-16:00 シャルwebのデータ解析 柏野 雄太 @yutakashino とNumba 16:00-16:15 Python for Economics @AntiBayesian 16:15-16:30 休憩 Wrapping a C++ library 16:30-17:00 @fuzzysphere with Cython 17:00-17:30 レプリカ交換モンテカ @teramonagi ルロ法で乱数の生成 OpenCV と scikit-learnで 17:30-17:45 杜 世橋 @lucidfrontier45 顔認識 17:45- クロージング2013/01/25 Tokyo.R#28 9
  10. 10. Pandasについて• Wes McKinney さん作• どうも、話を聞いた感じではPython で Rの Dataframe like なデータを扱えるライブラ リっぽい。• 階層的インデキシングは何かよさげ。 – インデックスを階層的に持たせられるので、 Excelの結合セルとうまくつきあえるかもしれ ない。 – ちなみに今は、結合セルとはうまく向き合え ません。2013/01/25 Tokyo.R#28 10
  11. 11. Pandasについて• まだ使ってないので何とも言えないけれ ど、Python はR には無い良い点を持ってそ う。 – メモリ管理しっかりしてそう – サーバーで運用するとき楽そう – 構文がきれいに書けそう – Webアプリとか作れそう – 結構はやそう2013/01/25 Tokyo.R#28 11
  12. 12. Pandasについて• もちろん、RにはRの良さがある。 – R周りに出来てるパッケージはそうそう簡単 に捨てられない。R にある高度な統計的関数 がPython にどれくらいあるのかはまだわかん ない。。。2013/01/25 Tokyo.R#28 12
  13. 13. Pandasについて• 詳しくは – “Python for Data Analysis.” Wes McKinney. → • Kindle 版あります。 – Pycon 2012 のビデオ • http://pyvideo.org/vide o/696/pandas-powerful- data-analysis-tools-for- python2013/01/25 Tokyo.R#28 13
  14. 14. 感想• エンジニアでない人間だから、ほんわかし た感想しか持てなかった。• 取りあえず、Pandasは面白そうだから追っ かけたい。• 目指せ Python 使い!! 2013/01/25 Tokyo.R#28 14
  15. 15. 謝辞• TokyoScipy 幹事の皆様、発表者の皆様、そ して参加者の皆様、有益な情報をありが とうございました。• 今後も是非参加させて頂きたいです。2013/01/25 Tokyo.R#28 15
  16. 16. Thank you!!2013/01/25 Tokyo.R#28 16

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