지난 주 캘리포니아 구글 마운틴뷰에서 구글 IO 2017이 열렸습니다. 많은 사람들의 관심이 구글 IO에 집중될 때 바로 그 위 오레건 주에서는 파이콘 2017이 같이 시작됐습니다. ^^ 파이콘이 구글 IO처럼 라이브 스트림되지는 못하지만 벌써 유투브에 튜토리얼과 토크 동영상이 올라왔습니다! 파이콘 유투브 채널에서 데이터 사이언스와 관련있는 것을 추려 보았습니다. (파이콘 코리아 2017도 8월에 열립니다)

• Tutorials
  • Exploratory data analysis in python, Chloe Mawer, Jonathan Whitmore, github
  • bokeh: Data Visualization in Python, Chalmer Lowe
  • Introduction to Statistical Modeling with Python, Christopher Fonnesbeck, github
  • Time Series Analysis, Aileen Nielsen
  • Mastering scipy spatial, Tyler Reddy, github
  • Best Testing Practices for Data Science, Eric J Ma
  • Build a data pipeline with Luigi, Aaron Knight
  • Parallel Data Analysis, Ben Zaitlen, Matthew Rocklin, Min Ragan Kelley, Olivier Grisel
  • Intro to Bayesian Machine Learning with PyMC3 and Edward, Torsten Scholak, Diego Maniloff, notebook, github
• Talks
  • A gentle introduction to deep learning with TensorFlow, Michelle Fullwood, github, slide
  • Snakes on a Hyperplane Python Machine Learning in Production, Jessica Lundin
  • Algorithmic Music Generation, Padmaja V Bhagwat
  • Building A Gigaword Corpus Lessons on Data Ingestion, Management, and Processing for NLP, Rebecca Bilbro, slide
  • Dask A Pythonic Distributed Data Science Framework, Matthew Rocklin
  • The Wild West of Data Wrangling, Sarah Guido, slide
  • An Introduction to Reinforcement, Jessica Forde
  • No More Sad Pandas Optimizing Pandas Code for Speed and Efficiency, Sofia Heisler, github
  • The Python Visualization Landscape, Jake VanderPlas, slide
  • Bayesian Statistical Analysis with Python, Eric J Ma
  • The Next Step Finding Model Parameters With Random Walks, Christine Waigl
  • Probabilistic Programming with PyMC3, Christopher Fonnesbeck