2024-09-27 –, 20F Track2
日本発のデータフレームライブラリFireDucksを紹介します．探索的データ分析や機械学習の前処理などに使われるデータフレームライブラリとしては，老舗のpandasが有名ですが，最近はpolars, modin，そしてFireDucksなど新たなライブラリが登場しています．本トークでは，データフレームライブラリの最新動向を紹介し，FireDucksの開発者である発表者が，FireDucksの紹介を行います．
FireDucksの特徴は，pandasとAPI互換で高速であることで，それを実現しているのがFireDucksに搭載された実行時コンパイラです．例えば，長年使われてきたpandasには様々な高速化ノウハウがありますが，FireDucksはそのようなノウハウを自動適用することで，速度を意識して書かれてないプログラムを高速化します．本トークでは，このようなFireDucksで行われている工夫を紹介し，FireDucksの速さの秘訣をデモを交えて紹介します．また，熟練者向けに，FireDucksでの実行時間プロファイルなどを用いた性能チューニング方法も紹介します．
本トークを聞けば，pandasを使い始めたばかりの人から熟練者まで，きっとFireDucksを使ってみたくなるでしょう．
※ FireDucksはpip install fireducksでインストール可能です．
アジェンダ
- データフレームの最新動向
- データフレームとは？
- pandas, modin, polars等の紹介・比較
- FireDucksの紹介
- データ増大とpandasの速度課題
- FireDucksのねらい
- FireDucksのアーキテクチャ
- pandas互換性のための工夫
- 高速化技術
- マルチスレッド化
- 自動最適化
- pandas高速化テクニック
- FireDucksでの自動最適化
- FireDucksの導入方法，利用方法
- デモ
- データフレームライブラリの性能比較
pythonコミュニティにはデータ分析に関わる人が多いので，多くの人に有益な情報を提供できると思ったため．
Knowledges and know-how the audience can get from your talk –- FireDucksを使うと自分のプログラムが速くなる可能性があること
- pandas互換で簡単に使えること
- FireDucksを使って実行時間計測などをする方法
pandasに関する基本的な知識
Audience experiment –Intermediate
Language of presentation –Japanese
Language of presentation material –Japanese
日本電気株式会社に所属し、セキュアシステムプラットフォーム研究所にてデータ分析の高速化技術の研究開発に従事．FireDucks 開発チームメンバー．