PyCon JP 2019チュートリアルについて

Tutorial classes will be held only in Japanese. We kindly ask for your understanding.

このイベントページは PyCon JP 2019 チュートリアル用です

• PyCon JP 2019はチュートリアル(有料)、基調講演、通常講演、開発スプリントなどが4日間に渡って行われる、日本最大の Python コミュニティイベントです。

このチケットは カンファレンス前日 9/15(日)に行われるチュートリアルデイのチケットです。 カンファレンス本体に参加しない方もチュートリアルに参加可能です。

カンファレンス本体のイベントページはこちらです。

このチケットの参加費用には以下が含まれています。

• チュートリアルコースの受講

また、以下のものは含まれません。

• カンファレンス全講演(9/16〜17)への参加
• カンファレンスでのランチ
• カンファレンスの懇親会(9/16　夕方～夜)への参加
• PyCon JP Tシャツとグッズ

なお、 クレジットカード決済の手段がない方は、個別対応 となります。pyconjp@pycon.jp までメールでお問い合わせて下さい。 (できるだけ代理で決済などを依頼して、クレジットカード決済をお願いします)

チュートリアルの詳細は PyCon JP 2019 Blogの チュートリアル募集に関する記事 をご覧下さい。

なお、託児室を用意しておりますのでご利用ください。

当日スケジュール

受付票(チケット)を印刷し、当日ご持参下さい。
https://pyconjp.connpass.com/event/136606/ticket/
印刷出来ない場合は、スマートフォン等で上記チケットの表示をお願いします。
当日、受付票の確認が出来ない場合、チュートリアルに参加することが出来ませんのでご注意下さい！

[部屋割]

• TensorFlow/RAPIDSを使用した機械学習ハンズオン
  • 小展示ホール（2階）
• DjangoによるWebアプリケーション開発入門
  • コンベンションホール（4階）
• Lambda（Python）を使用したサーバレスのハンズオン
  • コンベンションホール（4階）

コンベンションホールは2つに割って使用します

[タイムスケジュール]
12:50　受付開始 受付票を必ず持参下さい
13:00　開始
19:00　終了
（※「TensorFlow/RAPIDSを使用した機械学習ハンズオン」は18:30 に終了します）

[電源タップについて]
チュートリアルで使用できる電源タップに限りがあり、
もしかしたら足りなくなる恐れもありますので、余裕がありましたら各自ご用意していただけると確実だと思います！

チュートリアルコースの概要

DjangoによるWebアプリケーション開発入門

概要と設定するゴール

Pythonでできることの1つにWebアプリケーション開発があります。
本チュートリアルではフルスタックのWebアプリケーションフレームワークであるDjangoを使用して、Webアプリケーション作成について学びます。
具体的には、Webアプリケーションの基礎、データベース入門を学びます。 次に、Djangoを使用して商品ページ、ショッピングカート、商品検索フォームといった機能を持った簡易ECサイトを作成します。
このチュートリアルで学んだことを応用すると、ECサイトだけでなく様々な入出力を持ったWebアプリケーションを作れるようになります。

参加者の前提

• Pythonでプログラムを書ける人
• HTML、CSSについてもある程度知っている人
• PythonでWebアプリケーションを作成してみたい人

各種環境 (各自ご用意下さい)

• 以下がインストールされた無線LANに対応したノートPC
  • Python 3.7 以上 (Anacondaではなく、www.python.orgからダウンロードした公式バイナリーをインストール)　https://www.python.org/downloads/release/python-374/
  • Webブラウザー(Chrome、Firefox推奨)
  • テキストエディター(PyCharm、VSCode推奨)

当日の進め方

• Webアプリケーション入門
  • WebアプリケーションとHTTP
  • Webアプリケーションの動作
• データベース入門
  • データベース利用イメージ
  • Sqlite3を使ったSQL入門
• Djangoアプリケーション開発
  • Djangoとは
  • Djangoのインストール
  • Djangoのアーキテクチャー
  • Djangoを使ったアプリケーション開発の基本的な手順
  • プロジェクトの作成と設定
  • データベーステーブルの作成
  • 管理インターフェースを動かす
  • Djangoアプリケーションを作成する
  • ECサイトのシステムを知る
  • 商品ページアプリケーションの作成
  • モデルのデータをHTMLで表示する
  • 商品検索フォームを作ってみよう
  • 静的ファイルを扱う
  • ショッピングカートを作ってみよう

募集人数

20人

提供

ビープラウド

Lambda（Python）を使用したサーバレスのハンズオン

概要と設定するゴール

• サーバーレスの基本構成について知る
• Lambdaの利用に十分な基本的な構成を知る
• AWSの基本的なツールセットを使って、サーバーレスなAPIの構成と作成手順を知る

参加者の前提

• Python中級者
  • Pythonの基礎構文は書ける
  • なにがしかのWebアプリケーションフレームワークを使ったことがあり、Webアプリケーションの基本的な仕組みは理解している
• AWSを知っている
  • EC2/RDSなど、サーバーリソースを伴うサービスを触ったことがある

各種環境 (各自ご用意下さい

• ブラウザがインストールされていてネット接続可能なPC
• 利用可能なAWSアカウント

当日の進め方

• Lambdaについての説明
• Lambdaを始める(ハンズオン)
• サーバーレスアーキテクチャとLambdaの位置付け
• Lambdaと周辺サービスでAPIサーバーを作ってみる

当日は、Lambdaの基本動作を確認するためのハンズオンと、Lambdaを中心としてAPI GatewayやS3、DynamoDBなどを利用したAPIサーバを構築するハンズオンがあります。

募集人数

60人

提供

クラスメソッド

TensorFlow/RAPIDSを使用した機械学習ハンズオン

こちらのチュートリアルは前半と後半があります。
前半と後半の「参加者の前提」を確認したうえで申し込み下さい。
また、「各種環境（各自ご用意下さい）」もご確認下さい。

前半 (13:00~16:00)：「RAPIDSを用いた機械学習のハンズオン」

概要と設定するゴール

データ分析において、一回の分析サイクルにかかる時間を短くすることは、実用上重要なポイントとなります。このチュートリアルでは、GPUで高速化されたオープンソースライブラリ群であるRAPIDSのcuDFとcuMLを取り上げ、データ処理から機械学習アルゴリズムの適用までを一連の流れとして体験していただきます。cuDFとcuMLはそれぞれ、Pandasとscikit-learnライクなAPIを提供するGPUライブラリであり、このチュートリアルを受講することで、データ処理および機械学習のワークフローをGPUで高速化することができるようになります。

参加者の前提

Pythonで基本的なプログラムが記述できることを前提とします。
また、NumPy、Pandasなどの使用経験があると、理解がより深まります。

各種環境(各自ご用意下さい)

• 有線LANアダプタ
• Webブラウザ (原則としてGoogle Chrome) がインストールされたノートPC
• このチュートリアルはNVIDIA Deep Learning Institute (DLI) のプラットフォームを利用します。そのため、以下の手順に従い、事前にNVIDIAアカウントの作成をお願い致します。
  • https://drive.google.com/open?id=1QUKYGG_9jq_LSH9n8fevaOZqF0yOeVPF
• このプラットフォームは、クラウド上のJupyter notebookを使用します。会社貸与のPCなどでセキュリティソフトがインストールされていたり、VPN経由での接続が必要な場合は、パブリッククラウドへの通信などが遮断されないかもあわせてご確認ください。

当日の進め方

以下の流れを予定しています。時間は前後することがあります。

• ハンズオン環境への接続確認等 (15分)
• 全体像、ツールの使い方の基本について説明 (45分)
• ハンズオン (120分)

ハンズオンでは、主に以下のトピックについて取り扱います。

• cuDFを使った生データの整形と前処理
• PandasとcuDFとの違いについて
• cuDFとXGBoostの連携

提供

NVIDIA

後半 16:30~18:30 「TensorFlowを使用した機械学習のハンズオン」

概要と設定するゴール

• 機械学習とは何か、TensorFlowとは何かをざっくり知る
• Google Colabolatory（Colab）で機械学習に触れる
• TensorFlowでニューラルネットワークを書く
• ニューラルネットワークで画像認識を試す

参加者の前提

• 機械学習やTensorFlowはあまり経験がない|未経験
• Pythonプログラミングの経験がある
• 英語の技術ドキュメントが読める

各種環境(各自ご用意下さい)

• ネットに接続可能なPC
• Webブラウザ（Chrome推奨）

当日の進め方

• 機械学習とTensorFlow超入門（30分）
• Colabではじめる機械学習（30分）
• TensorFlowでニューラルネットワークを動かす（30分）
• ニューラルネットワークで画像認識（30分）

提供

Google

募集人数

40人