如法会2の報告を書いていただいたのですが、過大に評価していただいたようなので言い訳を書きます。
私のトークはこういう内容でした。
Pythonで統計や機械学習という記事、文献、書籍がこの1年くらい日本語でもどんどん出版されています。
私は英語の書籍も含めてそうした資料をいろいろ読んでいて「いわゆる PyData とオリジナルの Python は本当に同じ言語仕様なんだろうか」と疑問に感じてきました。
そこで NumPy が Python という言語をどのように拡張しているのか、という観点から資料を探していたら見つけたのが神嶌さんの「機械学習とPythonとの出会い」でした。
無料で公開されている文献なら紹介しやすいし、単純ベイズだけを扱っているので、やりたいことはわかりやすい。通して読んでみたのですが、さて勉強会で紹介するとしたら「単純ベイズ」のところだけが難しく感じられるだろうなあ。そう思って準備したのが「『機械学習とPythonとの出会い』との出会い」でした。
このテキストを説明しようとして、別の文献をいろいろ読むことになったので、私自身も勉強のきっかけになりました。また、いわゆる Jupyter Notebook をスライドのように使う方法もあわせて勉強させてもらいました。
1990年代の音声認識技術からパターン認識の分野に関わったので、ひとつのアプリケーションで有用な技術がどう他の対象に応用できるか、といった発想で物事を考えることはあいかわらず多く、そういうことが（データさえあれば）すぐに形にできる時代になったのはすごいことだなあと思いつつ、一見時代遅れのパターン認識手法をどこかでしゃべるのも、なにか新しいことに役立つかも、と思ったりもします。
Pythonのエコシステムが機械学習をコモディティ化してしまった現実に凄まじさすら感じた、というのが私にとっての PyCon JP 2016 でしたが、オマケのように喋ったのが「2つのPython」というキーワードでした。
Python 2 と Python 3 ですよね、と思われるかも知れませんが、もうその話は終わってたんだな、ということを東京で納得してきました。
むしろ新たな「2つのPython」は、簡単に言えば pip でパッケージ管理される公式 Python の世界と、Anaconda に代表される数値計算コミュニティ向け Python の世界ですね。いろいろ温度差があるということを薄々感じ始めています。。
このニーズや方向性の微妙に違う2つのコミュニティが関わり合って未来の Python が作られている、その現場を私は PyCon JP で見た気がしました。
コミュニティが分断されないためには多様性が尊重されるカンファレンスの場が必要なのだ、ということも強く感じました。
如法さんのブログでは PyCon mini Hiroshima 2016 （11月12日開催）でこの続きが聞きたいと書いておられましたが、取っておこうと思ったことを如法会で喋ってしまい、大したことでもなかったな、と思えてしまったので、私はたぶん別の話を（時間があれば）すると思います。
実は講演プロポーザルの締切を10月5日まで延長したので、まだ講演の提案をお待ちしているところです。詳しくは connpass をご参照ください。最後はまたイベントの宣伝になってしまってすみません。