u++の備忘録

「SciPy Japan 2020」で Kaggle チュートリアルを担当(10月30日)

10月30日からオンライン開催される「SciPy Japan 2020」にて、初日朝9:00〜12:30のチュートリアル講座を担当します。本記事では「SciPy Japan」の紹介と、参加される方向けのご案内を掲載します。

Tutorial: Python機械学習コンペティション「Kaggle」をはじめよう (Let's start a machine learning competition called Kaggle, with Python) - Shotaro Ishihara (Beginner) (JP)

f:id:upura:20201025122531p:plain

Conference Schedule | SciPy Japan

「SciPy Japan」とは?

SciPy Japanは、Python数値計算系ライブラリ「SciPy」の名を冠した、科学技術分野の幅広い話題を扱っている技術イベントです。本家「SciPy Conference」は2008年以降にアメリカとヨーロッパで開かれており、日本版は今年が2度目の開催です。概要は、下記の資料が分かりやすいと思います。

今年はオンライン開催で、参加費*1は5000円(学生2500円)とのことです。

昨年の日本版初開催*2や、2020年の本家*3など、過去動画もほとんど全て公開されています。

Python機械学習コンペティション「Kaggle」をはじめよう

公募されていたチュートリアルに申し込み、私のKaggleに関する内容が採択されました。

SciPy Japanは、日本を中心に科学技術分野に興味の持つPythonユーザが集まる場です。Kaggleは機械学習など高度な数値計算を扱うため、ライブラリが充実しているPythonとの相性が良いと考えています。ぜひ一人でも多くの方に、Kaggleの魅力に触れていただきたいと考えています。

チュートリアルでは、Notebook形式のソースコードを実行しながら、機械学習やKaggleの基礎を学びます。入門書『PythonではじめるKaggleスタートブック』*4の執筆や、コンペティションの優勝・開催の経験も踏まえ、さまざまな観点からKaggleの魅力をお伝えします。参加者が「Pythonを用いたKaggleの戦い方や学び方」を身につけられるような内容を目指しています。

資料・リンクなど

チュートリアルで利用する資料・リンクなどは、下記にまとめています。発表資料も含めて一般公開したので、参加できない方でもご参照いただけます。発表言語は日本語ですが、資料などは英語で作成しています。

github.com

参加される方へ

チュートリアルに参加される方は、下記の事前準備をお願いします。何らかのブラウザをインストールしたパソコンが必要です。事前にKaggleアカウントの作成をお願いします。Kaggleのウェブサイト上の実行環境を利用するため、パソコンにPythonの実行環境を整える必要はありません。

www.scipyjapan.scipy.org

おわりに

持ち時間の3時間30分のオンライン発表というのは未曾有の体験ですが、多くの方にKaggleの魅力をお伝えし、少しでも裾野を広げられればと考えています。参加される方は、よろしくお願いします。