PyCon JP 2020 コンテンツチームリーダーの二木です。
Hi there,
I'm Futatsugi, a leader of the PyCon JP 2020 program committee.
PyCon JP 2020にプロポーザルを提出いただきありがとうございました。
6/28(日)に開催したトーク採択mtgの結果をお伝えします。
Thank you for all your proposal submissions to PyCon JP 2020.
We're excited to announce the result of our proposal review meeting.
115本の中から全体で48本採択しました（トークの内訳について）。
採択率は41.7%でした。
In total number, we received 115 proposals (details).
Of these 115 proposals, we were able to accept 48 talks to fit our schedule, leading to an acceptance rate of 41.7%.
各トーク別の採択率は以下の通りです。
The acceptance rates for each talk format are as follows:
| talk format | 応募数 / number of proposals | 採択数 / number of talks selected | 採択率 / acceptance rate |
| Talk(45min) | 27 | 7 | 25.9% |
| Talk(30min) | 54 | 27 | 50.0% |
| Talk(15min) | 29 | 13 | 44.8% |
| Hands-on session(45min) | 5 | 1 | 20.0% |
採択は以下の記事にある観点をもとに行いました。
We judged adoption based on the perspectives in the following post:
PyCon JP 2020 トークプロポーザルのレビューの観点を共有します | Review perspectives of talk proposals of PyCon JP 2020
 |
| オンライン採択会議の風景 |
その結果、以下のトークプロポーザルを採択しました。
As a result, we selected the following proposals:
重要：採択者には後日、メールで採択を受け入れるかどうかを確認します。期限内に回答するまで採択は確定しませんので、くれぐれもご注意ください。
Important: We will confirm adopters whether they will accept the adoption via email. Please note that the adoption of your talk will not be confirmed until you respond by the deadline.
(Added) 6th July (Mon.) 9:40 採択を受け入れるかどうか確認するメールを送りました / We sent email to the adopters confirming that they would accept the adoption.
 |
| 採択確認メールイメージ / Image of confirmation mail |
Talk(45min)
- Pythonパッケージの影響を歴史から理解してみよう！
- Python 3.9 時代の型安全な Python の極め方
- Understanding Python's Debugging Internals
- unittest.mockを使って単体テストを書こう 〜より効率的で安定したテストに〜
- Pythonで作る機械学習システムパターン
- 2020年代のコンテナ時代のPythonアーキテクチャ&デプロイ
- ASGI（非同期サーバゲートウェイインターフェース）の概要
※議論の末に、45分枠は採択数を予定より減らす決断をしました。代わりに30分枠の採択を予定より増やしています。
* After much discussion, we decided to reduce the number of talks selected for 45-minute slots. Instead, we adopted more 30-minute proposals than planned.
※継続議論中のものがあり、もう一本採択する予定です。
* We continue to discuss the acceptance of some proposals. We will adopt another one.
Talk(30min)
- レトロゲームエンジン「Pyxel」でゲームプログラミングをはじめよう！
- Pythonソースコードの構造可視化とそれがもたらすもの
- Your Escape Plan From Numpy + Cython
- Python × AWS × Serverless 初学者が次の一歩を踏み出すためのテクニック
- Machine Learning Outside the Kaggle Lines
- Combining ayncio and threads in the same application
- スポーツデータを用いた特徴量エンジニアリングと野球選手の成績予測 - PythonとRを行ったり来たり
- What happens behind execution of an `import` statement?
- 量子コンピュータと現行コンピュータ、解法や解の違いは？～ナップサック問題を考える～
- 最先端自然言語処理ライブラリの最適な選択と有用な利用方法
- 広島における地域 Python コミュニティの立ち上げ方と続け方
- Sphinx はどのように Python コードからドキュメントを生成するのか
- Django + SQLAlchemy: シンプルWay
- ひとりで作る画像検索システム
- PythonでXBRL形式の財務情報を扱おう
- How to Transform Research Oriented Code into Machine Learning APIs with Python
- 関数型Pythonアンチパターン
- PySnooper - Never use print for debugging again
- Image Processing for Attendance System
- Pythonではじめるソフトウェア無線
- チーム開発立ち上げにやっておいたほうがいいソース管理の方法
- I can't believe it's still here!
- ナレッジグラフを活用した検索クエリの拡張
- Pythonで始める負荷試験
- BLEでロボットトイを制御しよう
- 行政をハックしよう: 市役所サイトをチャットボットで便利にする試み
- 数理最適化×機械学習コラボレーションによる課題解決
Talk(15min)
- 詳解デコレータ ~実用的なデコレータを理解しよう~
- NumPy/pandas使いのためのテスト自動化入門
- Spec-driven development for REST API
- スタッフとしてコードを書こう！〜Code for PyCon JP and yourself〜
- Pythonで競プロをしよう！〜入門者が知っておくべき高速化Tips〜
- インメモリー ストリーム活用術
- ラズパイ3BのCPUでリアルタイム物体検出
- 機械学習の実装から考えるオブジェクト指向
- オルタナティブデータを用いた消費行動の分析 ～２月のトイレットペーパーパニックを例に～
- How to plot unstructured mesh file on Jupyter Notebook
- Python(Cython) & OpenMPで高速並列処
- Python、ときどきRust
- Python で作る演劇稽古用 Web アプリ
Hands-on session(45min)
- Pythonによる機械翻訳モデルの構築
連絡事項
- 待機リストについては後日、お知らせします。
- Talks who have not been selected yet are put on a waiting list. We will inform you about that in more detail later.
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