Python Conference 2020 アジア制覇した男がおすすめするPyCon発表動画12選

Classiアドベントカレンダー24日目です。ClassiデータAI部の平田です。

2018年と2019年の24日は、毎年、新宿のカレーについての調査結果[【2018年度】進撃の壁外調査結果報告@新宿カレー区](https://qiita.com/tetsuya0617/items/73fc69bcf1fc889097af)と[【2019年度】進撃の壁外調査結果報告@新宿カレー区](https://qiita.com/tetsuya0617/items/5ada9d22b7e1d2ccaed9)の記事を書いてきました。


今年は、コロナの影響で外出自粛規制により残念ながら壁外へ飛び出すことができませんでした。しかし、この状況だからこそ、インターネットの世界を上手く使うチャンスだろうと。
そこで、各国でカンファレンスがオンライン開催になったことを知り、それなら世界のカンファレンスに**Speaker**として出場していくぜっ！

世界各国で開催されている[Python Conference 2020](https://www.python.org/events/python-events)、通称: **Pycon**に参加していこうと思いました。

そんな勢いで複数のプロポーザルを提出したら、提出した殆どのPyconから**accept**を頂き、**2020年度に開催されたアジア圏内で規模がでかいところは、登壇**することができました。

**これらの発表準備をするにあたって、沢山の世界中の過去のPycon発表動画を見漁りました。Pyconで発表された内容は全てYoutube上に動画がアップされています。** 

PyConの発表動画は、**Python/開発/AI・データサイエンス/英語/プレゼンの勉強**にもなって、**コンテンツの量と質**ともに抜群、**動画の時間もちょうどよく**、スマホで**どこでもいつでも**見れますので**学習教材としてもオススメ**です。

本当は、私の発表内容について書くべきなのですが、自分で発表しすぎて飽きている部分があるので、
当記事では、**これ見たほうがいいぞ!! おすすめPyCon発表動画12選!!**をお届けします。



#各国のPython Conference 2020での私の発表動画
- Pycon HK 2020 at **香港(オンライン開催)** 
**Talk**: **"[How to Transform Research Oriented Code into Machine Learning APIs w/ Python](https://www.youtube.com/watch?v=AjCr4oTC52c&t=255s)"**

- Pycon JP 2020 at **日本(オンライン開催)** 
**Talk**: **"[How to Transform Research Oriented Code into Machine Learning APIs with Python](https://www.youtube.com/watch?v=S_fsKOJdjLk)"**
- Pycon Taiwan 2020 at **台湾(オンラインとオフライン開催)**
**Tutorial**: **"[How to develop ML APIs with Python from Online Learning Dataset](https://www.youtube.com/watch?v=GdKU3p2azMQ)"**
- Pycon APAC 2020 at **アジア太平洋(オンライン開催)** 
**Panel Dissussion**: **"[ML/DL on Edge Computing](https://www.youtube.com/watch?v=GNKP7ny6PnU)"**
- PyData Global 2020 at **世界(オンライン開催)**
**Talk**: **"Transformation from Research Oriented Code into Machine Learning APIs with Python"** (1月中公開)

そう、お気づきの方は、微妙に内容が違ったりしますが大体トピックは同じで、セッションスタイルによって内容が異なります。動画のURLリンクははっているのでタイトルをクリックすればみることができます。


#おすすめPyCon発表動画12選
ということで、３つのカテゴリにわけて**AI / データサイエンス編**と**Web アプリケーション編**と**Keynote編**にわけて各カテゴリごとに３ずつご紹介できればと思います。なるべく、各動画に対して三行以内にコメントを控えるようにします。


1. AI / データサイエンス編
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これからPythonを勉強する人は、このカテゴリで探すといいと個人的には思っています。AI / データサイエンス目的で利用するPythonは、書き方が複雑でなかったり、書き方のパターンが少なかったりするので、初めてPythonを勉強し始めて文法を抑えるにはちょうどいいなと思っています。動かして目に見えるものをさくっと作ったりするのもこの手の動画が多いです。実際、現場でもプロトタイプ開発やデータの可視化するなんてことはありますし、やってて楽しいと思います。PyDataの方の動画も探ってみるのものいいです。 

- PyCon US 2019 at **アメリカ合衆国**
**Tutorial**: **[Data Science Best Practices with pandas](https://www.youtube.com/watch?v=dPwLlJkSHLo&t=3181s)**
まずは、Pandasからということで、この動画は話し方がとてもクリアではっきり曖昧さなく説明してくれるのでオススメです。JupyterNotebookの使い方やPandasの使い方を習得するのにいい動画だと思います。


- PyData LA 2018 at **アメリカ合衆国　ロサンゼルス**
**Tutorial**: **[Applying Statistical Modeling & Machine Learning to Perform Time-Series Forecasting](https://youtu.be/JntA9XaTebs)**
Pintalestのテックリードの方の発表です。スライドのデザインは、味気ないんですが大事なことに焦点をあてて、repettiveでもなければinformativeでもない発表でいいです。スライドのトップにquestion question questionで進んでいき実際に時系列データのモデリングをしていきます。一個目の動画を見た後に次のステージにいくのにいいです。


- PyConBY 2020 at **アメリカ合衆国 ベイエリア**
**Talk**: **[Serve ML models easily with FastAPI](https://www.youtube.com/watch?v=z9K5pwb0rt8)**
発表者のSebastian Ramirezは、Fast APIを作った人です。サーバレス/機械学習/Pythonというようなキーワードが好きな方におすすめです。機械学習プロジェクトで小さめのREST APIをさくっと開発したい方は、この動画を見ておいてもいいかもしれません。


2. Webアプリケーション編
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こちらは、やや中級レベルに向けた方の動画な気がします。 Webアプリケーションの視点で動画を探すとわりとPythonにフォーカスした内容が多くなり、レベル高めになってきたり、内容のスコープが限定的になってきたりします。実際に現場で使えそうな知識は、このあたりのジャンルかなと思っています。

- PyCon US 2016 at **アメリカ合衆国**
**Talk**: **[Refactoring Python: Why and how to restructure your code](https://www.youtube.com/watch?v=D_6ybDcU5gc)**
Python使ってる人なら誰もが知る[Effective Python 第2版 ―Pythonプログラムを改良する90項目](https://www.amazon.co.jp/dp/4873119170)の著者のBrett Slatkinの発表です。内容は、Effective Pythonの概要です。本読むの辛い方におすすめです。Pythonicな書き方やリファクタするにあたって大事なことを結構いってます。

- PyConBY 2016 at **アメリカ合衆国 ベイエリア**
**Talk**: **[Flask for Fun and Profit](https://www.youtube.com/watch?v=1ByQhAM5c1I&t=2899s)**
FlaskをつくったArmin Ronacherの発表です。Flaskについてサクッと知りたい方にオススメです。Flask作った本人がFlaskについて説明している発表です。

- PyCon US 2019 at **アメリカ合衆国**
**Talk**: **[Shipping your first Python package and automating future publishing](https://www.youtube.com/watch?v=P3dY3uDmnkU)**
初めてパッケージ開発をする方は、この動画をオススメします。実際にPyPiにアップするまでの手順を懇切丁寧に説明してくれます。


3. Keynote編
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こちら、 Python書きすぎて飽きている上級者向けといいますか、全てのエンジニア向けでモチベーションがアゲアゲになる系のジャンルになります。特に私が胸熱くなった発表をピックアップします。上記は、すっ飛ばして見なかったとしてもこれらはぜひ一度は、発表を聞いてほしい3選です。

- PyCon JP 2020 at **日本**
**Keynote**: **[From Serverless to Stateless](https://www.youtube.com/watch?v=dNWRm21cVBI)**
発表者のRich Jones氏はPython製のサーバーレスフレームワーク[Zappa](https://github.com/Miserlou/Zappa)の作者です。とにかく熱いっ！「おれたち、サラリーマンやってる場合じゃないぞ、OSSで世界かえるんだろ」って気持ちになります。

- PyCon US 2019 at **アメリカ合衆国**
**Keynote Part1**: **[From Prison to Python](https://www.youtube.com/watch?v=jNBsrLzHVgM)**(Pycon USでの録画ミスによりNorth Bay Pythonで再収録) by Shadeed Wallace-Stepter
**Keynote Part2**: **[Mass Decarceration: If We Don’t Hire People With Felony Convictions, Who Will?](https://www.youtube.com/watch?v=hyd6MiWXSP4&feature=emb_title)**(Pycon USでの録画ミスによりNorth Bay Pythonで再収録) by Jessica McKellar
発表者のJessica McKellarのこの方は、「おれたち、サラリーマンやってる場合じゃないぞ、OSSで世界かえるんだろ」の行動を実際にした人です。Pythonをつかったプログラミング教育を通してカリフォルニアのSan Quentinにある刑務所に雇用機会の手助けをし、自分のつくった会社でも実際に雇用するなんてことをした人です。Keynote Part1では、実際にJessica McKellarにPythonを服役中に習い更生してったお話です。Keynote Part2は、Jessica McKellarがなぜ、どうやって行動したかのお話です。PyCon US 2019で生でこのトークをききましたが、全員がスタンディングオーベーションで評判がめちゃめちゃよかったkeynoteです。

- PyCon US 2016 at **アメリカ合衆国**
**Keynote**: **[Python Language](https://www.youtube.com/watch?v=YgtL4S7Hrwo)**
１番の推しの発表です。Guido van Rossumの発表です。Python作った人です。タイトルどおり、Pythonとは？について語っています。Python Conferenceの本家であるPycon USで登壇しているGuidoさんをお見かけるのはレアです。いきなり、もってるカンペをスライドに移し始めてそれを読み上げるからeye contactできないかも、って言い始めてプレゼンするっていうエッジのきいた発表です。


#まとめ
ここまであげてきて、一つを除いて全てPycon USでの発表動画でした。実際は、私が参加したアジアの国々のPyconやEuroPython、Pycon UK、Pycon Chinaなど英語できけるものは、みてきてました。本家であるPycon USに各国の代表のような質のいい発表が集まるように思います。登壇者の多くが世界中で売れているオライリー本の著者だったりします。

結果的にオススメの発表動画として自然とPycon USの発表をピックアップしていました。Pycon USがどんなものかは、こちらの記事 [Python Conference in the US 2019に参加しました！](https://www.wantedly.com/companies/classi/post_articles/168427)を見てみると雰囲気がわかるように思います。

来年度は、欧州のPyconを攻めていこうと思いますっ！！

明日は、@Rikeiさんの記事になります！！