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社内勉強会「【DP(Data Processing)⇔システム】Pythonについて話そう!会」参加レポート

社内勉強会「【DP(Data Processing)⇔システム】Pythonについて話そう!会」参加レポート

こんにちは。

GMOリサーチ株式会社の向井と申します。

システム部でプログラマーをしています。
また、売上向上/経費削減のために、社内の他部署での作業の効率化もおこなっています。

今日は、弊社GMOリサーチで開催されたオンライン社内勉強会、「【DP⇔システム】Pythonについて話そう!会」の参加レポートをお送りします。

現在、コロナ禍で在宅勤務をしている関係でオンラインでの勉強会となりました。

情報共有は、オンラインチャットツールであるchatworkにて。
ビデオ通話ソフトはGoogle Meetを使いました。

イベント内容について

「【DP⇔システム】Pythonについて話そう!会」がどんな会だったかについて説明させていただきます。

簡単に言うと、DPチームの課題をシステム部の人に共有して、何か解決策がないか皆んなで話しあう会です。 今回が第一回目の開催となります。

参加者はDPチーム5名、システム部6名の合計11名。
DPチームとシステム部の有志の集まりでした。

今回はDPチームからメンバーが課題資料を発表し、その後、みんなで課題について話しあう形で進められました。

DPチームとは?

最初に「DPチームについて」の解説から始まりました。

DPチームのDPとは「Data Processing」の略だそうです。
Data Processing、つまり情報処理を専門にしているチームの事です。

 弊社では、アンケート回答データをお客様に納品する業務をしているのですが、 そのデータの確認作業をする、オペレーション寄りの業務をされています。

チームミッションは、「DPオペレーションにおける、リードタイムNo.1、対応難易度(カスタム)No.1を 目指し、以下を実現すること」。

 具体的には、下記の4項目を目指しているそうです。

  1. データクリーニングならびにデータプロセスの省力化(効率化)
  2. データクリーニングの品質向上ならびに品質均一化
  3. データ量の大きさに依存しない対応
  4. 多様な出力データの提供 

以前はデータをエクセルで処理していたそうですが、扱うデータが大容量なうえに複雑な計算式を必要としていたので、フリーズしたり処理に時間がかかりすぎてしまっていたらしく・・・。

また、Perlを使っていた時期があったものの、Perlプログラマーが退社してしまいメンテナンスができなくなり・・・。

そんな事情と、社内にPythonプログラマーが増えたことから、これを機にデータ処理を全面的にPythonに移行してしまおう!という流れに。

今は、DPチームの一部の人が試験的にPythonでデータ処理をしているとの事でした。

現在のDPチームの開発環境

現在、DPチームで使っている開発環境です。

  • Python 3.7.4.
  • Pycharm Community 2019.2.3
  • Google Colaboratory (for Jupyter Note) (主に利用するモジュール) 
  • pandas • NumPy 

今後、導入したいツールは DjangoとGitHubとの事。

現在はCUIベースでデータ処理を行なっており、今後、WebにてGUIで操作できるようにするためにPythonのWebフレームワークであるDjangoの導入を目指しているそうです。

また、DPチームでは作った社内ツールのPythonコードにVCSを使ってないとの事だったので、 GitHubを使うように提案してみました。 

Gitのマージ手法は置いておいて、とにかくGitHubに作ったコードを上げてもらう方が、バックアップ代わりにもなるし、ミスや事故で消えてしまう事を防げるからです。

イベントと言っても、このようにインタラクティブな感じですごくよかったです。

最後に

その後DPチームで作ったNumPyを使ってのPythonの発表があり、数式を交えてのNumPyで行列の演算の実際の処理の流れを、みんなで討論しながら進めました。

発表終了後は、みんなで意見交換を行ったのですが、 普段の業務以外の事も話題に上がり、とても楽しかったです!同じ社内とはいえ、DPチーム、システム部共に、普段、お互いの業務は何をしているのか分からないので、良いコミュニケーションの場にもなりました。

弊社では、このように、部署を跨いでの社内勉強会も開催しています。

また、GMOインターネットグループでは定期的に社外の方も参加可能なテック系イベントを開催しておりますので、ぜひチェックしてみてくださいね。

それでは最後まで読んでいただいてありがとうございました!

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