11/26() は「Oracle Big Data Jam Session #1」に参加してきました。
oracle-code-tokyo-dev.connpass.com
目次
Oracle Big Data Jam Session とは
イベント概要から引用すると
"Oracle Big Data Jam Session" は Oracle Cloud Infrastructure の ビッグデータ系サーバレス・サービスの技術情報をお伝えする勉強会シリーズです。
同じOracleさんがやっている OCHa Cafeと違って、 ビッグデータ系サーバレス・サービスの技術情報に特化した勉強会、ということですね。
主催している Oracle Code Tokyo Night は 「オラクルのテクノロジーに限定しない、Developer（開発者）のDeveloper（開発者）によるDeveloper（開発者）のための開発者向けコミュニティ Meetup セミナー」 を謳っているので、それほど会社名を意識しないで聞くことができる感じがします。
こちらは４半期ごとに開催される予定とのことですので、気になる人は要チエック。
何故参加したか
とはいえ、クラウドの世界では後発のプレーヤーであるOracleがどんな方向性とか尖り方をしてクラウドを展開するのかとか、元々データベースという「データを扱う基盤」を得意とする会社のビッグデータに対する取り組みとかサービスってどんなものだろう、という興味を持って参加しました。
タイムスケジュール
| 時間 | タイトル | 登壇者 |
|---|---|---|
| 18:00～18:30 | 受付 | - |
| 18:30～18:40 | オープニング | 園田憲一 @sonoken さん |
| 18:40～19:00 | オラクルのビッグデータ系サーバレス・サービスのポートフォリオ | 谷川信朗 さん |
| 19:00～19:30 | 機械学習ことはじめ | 早川博 @hhiroshell| さん |
| 19:30～19:40 | 休憩 | - |
| 19:40～20:10 | Apache Sparkことはじめ | 園田憲一 @sonoken さん |
| 20:10～21:00 | ネットワーキング | - |
内容
Tweetは既にトゥギャられているのでリンクを貼っておきます。
オラクルのビッグデータ系サーバレス・サービスのポートフォリオ
谷川信朗 さん
www.slideshare.net
残念ながら仕事の都合で２セッション目からの参加となってしまい、最初のセッションは聞けていません。 なのでスライドだけ貼っておきます。 Oracleさんで開かれる勉強会は19時前スタートのことが多いので、18時定時の仕事をしている身には最初から参加するのはなかなか難しかったりするのですが、これはなかなか難しい問題なんでしょうね。。。
機械学習ことはじめ
早川博(@hhiroshell) さん
OCHaCafe でのセッションや Cloud Native Developpers JP の主催でおなじみ(？)の早川さんによる機械学習の入門セッション。
時間の関係からかデモは無かったですが、入門編としてはとてもわかり易いものだったと思います。 セッションの参考資料にも挙げられている「仕事で始める機械学習」はこちら。
資料がわかりやすく書かれているので、下手に自分がまとめるよりも資料を読んだほうがわかりやすいと思います。
で、参加中に見たTweetが気になったので、Oracle Database Machine Learning Notebook というのを少し調べてみました。
機械学習はデータの用意（プレパレーション）が大事。Oracle Database Machine Learning NotebookでSQLでデータ用意しながらブラウザ上でSQLかけるといいってじいちゃんが言ってた #orajam pic.twitter.com/gbYpLxoIAs
— ほかいち (@hokaichimei) November 26, 2019
これって Apache Zeppelin を使っているんですね。 Jupyter notebookではなく Apache Zeppelin を採用したのは、SQLデータも扱うからでしょうか。
次のセッションはSparkの話題だったので、実際の使い心地など、デモで見られたら良かったかな、と思いました。
Apache Sparkことはじめ
園田憲一(@sonoken) さん
www.slideshare.net
Apache Spark の入門ということで、Sparkの概要をサンプルコードを交えながら説明していく、という内容。 前の週にApache Sparkの別の勉強会に参加したばかりだったので、タイムリーでした。
Apache Spark自体が結構いろいろな機能を持っているので、こうやって概観的な話を聞けるのはありがたかったです。 反面、時間が限られていることもあって全体的に駆け足だったため、消化不良だったところもあったかなと思います。 セッション終了後に質問が多かったのも、興味がある人がたくさんいてもう少し聞きたいという人が多かったからだと思います。 もし次回、Sparkに関するセッションをするのであれば、是非デモを交えながらゆっくり時間を取って話を聞ければいいなと思いました。
懇親会
参加できなかったので、写真だけ。相変わらず料理が美味しそうですね！
まとめ
途中参加だったためちょっと消化不良なところもありますが、とてもいい内容だったと思います。 次回はもう少しテーマを絞り込んでじっくり技術の話が聞きたいなと思いました。
最後になりますが、講演者、スタッフ、参加者の皆様、ありがとうございました！
