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Pythonによるグラフ構造データ（以下、グラフと呼称）の表現と分析手法について紹介いたします。 グラフは、現実世界における複雑な関係性を表現する強力なツールです。 SNSにおける人々の繋がり、ウェブサイトのリンク構造、交通網、分子構造など、あらゆるものがグラフとしてモデル化でき、データサイエンス分野との親和性も高いのが特徴です。 本発表では、Pythonのグラフ分析パッケージであるNetworkXを用いたグラフの生成や分析、そしてGNN（Graph Neural Networks）による深層学習の例を紹介します。...

名著「レガシーコード改善ガイド」では、「テストがないコードはレガシーコード」と言われています。テストが無い（もしくは手動テストが大半を占める）アプリケーションは改修を重ねるたびにリリースが長期化し、いずれメンテナンス不可能なレガシーコードと成り果ててしまいます。 どのような分野・規模のアプリケーションであっても、テストは不可欠です。更に、アプリケーションを構築・改修して素早くリリースするためには、「高速かつ何度でもテストを実行できる仕組み」が非常に重要となってきます。...

Pandasは構造化・半構造化データを直観的に加工・解析できる優れたPythonパッケージであり、データ分析分野を中心に、初級者から上級者まで幅広く使われています。 しかし、Pandasはマルチコアや遅延処理をサポートしないため、大規模なデータほど十分なパフォーマンスが得られにくいです。1000万行を超えるデータでは特に顕著であり、「Pandas遅いなぁ」と感じた方も多いのではないでしょうか？...