Best Practices & Patterns

• Django(+Rest Framework) In Depth

  • DRF(Django Rest Framework)을 실무에서 사용하고 있기 때문에 큰 관심을 가지고 참석했던 세션임
  • Django와 DRF사용할 때 주의해야 할 점(DB? ORM?)과 잘 알져지지 않은 좋은 기술을 콕!콕! 찝어주셔서 좋았음
  • backend 코드를 참고해서 공부하면 좋다는 팁을 듣고, 내년 파이콘에 이걸(응?) 발표해보면 좋겠다!는 부질업는 생각을 해 보았음
  • 이번 세션은 영상과 슬라이드가 공개되지 않는다고 해서(헉...! ㅠㅠ) 초(Super! Ultra!) 집중해서 들었음

  잔소리 1) 디버거 쓰세요 2) backend중에 편한걸(=mysql) 골라서 전부 읽으세요 3) drf는 전부 읽으시는게 좋습니다. [...]

• PHP에서 Django로 갈아타기

  • PHP에서 Django로 점진적으로 서비스를 이행하는 과정을 소개하는 세션
  • 해당 세션에선 듣도 보도 못한 기술을 사용하는게 아니라 잘 알려진 기술(예를
    들어 DynamoDB)을 위주로 소개하고 있기 때문에 당장 적용해 볼까?하는 생각이 들었을 정도로 실용적인 센션이었음

• Python 입문자의 Data Science(Kaggle) 도전

  • Python을 사용해서 Kaggle 문제에 도전/해결하는 방법을 소개하는 세션
  • 머신러닝을 처음 시작하는 분들의 경우 이 세션을 통해 Kaggle의 도움을 받아보자!
  • Titanic: Machine Learning from Disaster이 너무 쉽다면 이제 임대 부동산에 도전 해보자!

Community

• 언론사에서 개발자는 무슨 일을 하나요?
  • 언론사에서 개발자가 어떤 일을 하고 있으며, 어떤 일을 할 수 있을지 고민해 볼 수 있는 세션
  • 생각만큼 다양한 분야가 있다는 사실과 사내(in-house) 개발팀에 대해서 조금은 진지한 고민을 가져봤던 시간
  • 개인적으로 정보를 표현(HTML, LaTex?)하는 방법을 고민하게 만들었고, 무언가를 표현하는 것과 동시에 표현하기 쉽도록 정보를 가공하는 방법과 기술을 어떻게 배워봐야 할 지 진지하게 알아봐야겠음(근데 이렇게 배울게 많은걸 보니 아무래도 못하거나 안할 확률이 높은...).

  [...] 세상의 버그를 발견하고 Pull Request를 날리는 일

Computer Graphics, VFX, Physically-based simulation

• Advanced Computer Graphics and VFX: Optimizing Physically-Based Simulation with Machine Learning-Based Methodology
  • Pixar에서 머신러닝을 사용해서 애니메이션 효과를 사실적으로 개선한 내용을 소개하는 세션
  • C/C++로 만들어진 머신러닝 엔진의 인터페이스로 Python을 적용한 사내 소프트웨어의 퀄리티를 계속해서 감탄하면서 지켜봤던 세션

Game Server

• Python 게임서버 안녕하십니까 : RPC framework 편
  • Python에서 사용 가능한 RPC 프레임워크에 대해서 자세하게 소개하는 세션
  • 특히, Unity 클라이언트와 연동을 고려해야 하는 경우 참고해보자!(꼭 참고해보자!)

Science / Data

• 노가다 없는 텍스트 분석을 위한 한국어 NLP

  • KoNLP를 사용하면서 겪게 될 불필요한 노동 중 하나인 '사용자 사전' 등록을 조금 더 효율적으로 하는 방법을 소개하는 세션
  • 그런데, 효율적으로 등록하는 방법을 뛰어넘는 NLP에 관련된 지식을 전달해주고 있으니, NLP를 처음 접하는 분들은 꼭 둘러보길 권함!

• 전자양의 꿈을 꾸는 안드로이드: Python과 NLTK, TensorFlow를 이용한 챗봇 감정모형 구현

  • 감정상태를 파악하고 감정상태를 시뮬레이션하는 과정에 대한 경험과 접근 방법을 소개하는 세션
  • 라이트닝 토크(신정규 : 어젯밤 이야기)와 연결해서 보시면 더욱더 훌륭한 세션임! 강추!

• 온라인 게임에서의 이항 분포

  • 게임에서 활용되는 아이템 강화 예시를 통해서 확률을 계산하고, 시뮬레이션을 통해 복잡한 상황에서 확률을 적용하는 방법을 소개하는 세션
  • scipy.stats를 사용해서 세션이 진행되기 때문에 확률계산이 필요한 분들은 참고해보면 좋을 세션

• 구름이 하늘의 일이라면: Python과 TensorFlow를 이용한 기상예측

  • 머신러닝을 새로운 도메인의 예측문제에 적용하여 해결하는 전체 프로세스를 기상예측을 통해서 설명하고, 경험을 공유하는 세션
  • 머신러닝을 처음 접하는 분들에게 강추하고 싶은 세션, 특히 문제를 정의하는 부분은 세션의 백미(白眉)라 할 수 있음

• Dances with the Last Samurai 개발자 없는 통계업무 부서에서 (Django)+(Pandas)+(Selenium)+(python-docx)으로 통계업무도구 만들기

  • 개발자가 없는 부서에서 통계업무도구를 만들었던 과정을 소개하는 세션
  • 개발자가 없기 때문에 개발자가 되어버린 건 함정카드일까? 공격카드일까?

Service and Web Development

• 신입에서 CTO까지, 야근하지 않는 웹개발
  • 좋은 문화를 만들기 위해서 제안하는 몇가지 원칙을 소개하는 세션
  • 우리의 야망(CTO? VP? SVP?)을 달성하기 위해서 나는 어떤 원칙을 가지고 있는 걸까?

• 데이터로 보는 파이콘
  • 내년을 기대하게 만드는 슬라이드!