HACARUSでデータサイエンティストをしている奥田です。いつもハカルスのエンジニアブログをお読みいただき、ありがとうございます。
今回は2022年8月5日(金)に開催した社外勉強会TECH in 京都 #3 の発表内容を当日利用した発表資料と合わせて、ご紹介させていただきます。

TECH in 京都とは？

TECH in 京都は元々ハカルスの社内で開催していた技術勉強会の拡大版として運営する技術勉強コミュニティです。
TECHは、Technology Enhancement Community by HACARUS の略で、技術好きの方々がラフに集って学べる場をつくり、京都から面白いことを生み出していこうという思いが込められています。TECH in 京都は機械学習に限らず、システム開発やチームビルディングなど、技術に関するテーマであればなんでも学べる場にしたいと考えています。技術に興味のある方であればどなたでも参加OKとし、オープンなコミュニティの運営を目指しています。

今回もこれまでと同様にオンラインで開催しました。第一回から継続参加されている方に加え新しい方にもご参加いただきました。ありがとうございました。

イベントの内容

今回は「DashでMyダッシュボードを作ろうーpytrendsで見るコロナの感染拡大時期ー」というテーマで、機械学習の話からは少し離れて、可視化ツールの紹介をしました。

Pythonユーザーは大抵の場合、matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotlyなどのライブラリを使ってグラフを作成していると思います。BokehやPlotlyはインタラクティブな機能も備えており普段の分析業務ではそれで十分なことが多いかもしれません。しかし、検索トレンドや株価のように時々刻々と変わるデータとそれに関する集計情報をまとめてかつリアルタイムに表示したい場合や、グラフ間に親子関係を持たせてインタラクティブに表示したい場合には、単にグラフを描画するのではなくダッシュボード形式にするといいかもしれません。

Pythonにはそのような場合に使えるライブラリとしてStreamlitやDashが知られています。今回はグラフ間の連携がより簡単にできるDash（https://dash.plotly.com/）を紹介しました。Dashには商用版と無償版がありますが、製品にすることが目的でなければ無償版でも十分な機能が揃っていて困ることはないと思います。Dashのコンセプトなどは本家サイトに譲り、発表内では実際にどのように作り進めたのかという話をベースに、外部入力の受け付け方法やグラフを画面に反映する方法、スタイルの変更方法などに関してたった疑似コードを示しながら非常に簡単にできるという話をしました。詳細は以下の発表資料をご覧ください。

今回からslido（https://www.slido.com/jp）を使って質問やコメントを受け付けました。Twitterのような感覚で質問に加えて気軽なコメントもいただけてとてもよかったです。発表後、それらの質問に回答しつつ、参加者から追加の質問やコメントをいただき、少人数開催ならではの双方向のコミュニケーションができてとても楽しかったです。

まとめ

今回は機械学習の話題から少し離れてダッシュボードを作るライブラリDashを紹介しました。オンライン開催ではありましたが、参加者との双方向の交流を図ることができました。
今後もより良い勉強会の場を提供できるように、引き続き HACARUS スタッフ一同尽力いたしますので、次回以降のご参加もお待ちしております。一緒に TECH in 京都 を盛り上げていきましょう！

次回の開催は1〜2ヶ月後を予定しています。告知はハカルスのconnpassのサイトで行いますので、ぜひメンバー登録をお願いします！

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