PyCon JP 2025

Pythonによるグラフ構造データ（以下、グラフと呼称）の表現と分析手法について紹介いたします。

グラフは、現実世界における複雑な関係性を表現する強力なツールです。
SNSにおける人々の繋がり、ウェブサイトのリンク構造、交通網、分子構造など、あらゆるものがグラフとしてモデル化でき、データサイエンス分野との親和性も高いのが特徴です。

本発表では、Pythonのグラフ分析パッケージであるNetworkXを用いたグラフの生成や分析、そしてGNN（Graph Neural Networks）による深層学習の例を紹介します。
複雑な理論や数式は避け、初心者にも分かりやすい実践的な内容を発表する予定です。
また、一般的な表形式データの分析に長けたデータサイエンティストやアナリストに対しても、グラフデータの分析手法という新たな学びを提供できればと考えております。