昨日はこのイベントに参加してきた
TokyoR とはその名の通り東京地区で行われる R 言語の勉強である
エンジニアだとR言語に馴染みのない人も多いかもしれないが、統計を専門にする研究者を中心によく使われる言語である
実際に参加してみると、企業の人もいれば大学の研究者もいて、この絶妙なバランスがR言語の持ち味だと改めて感じた
個人的に特に印象に残ったのは Yuta Kanazawa さんの「データサイエンスのためのリーダブルコードのススメ」だ
データサイエンスに使うコードというのは基本的には一度きりの分析に耐えられればそれで良いということが多く、コードの読みやすさについてはあまり重要視されない
iPython Notebook なんかが良い例で、あれは試行錯誤には向いているけれど再現性は全く担保されない
しかし MLOps や研究の再現性という話になるとそれではだめだというのはちょっと考えるとわかると思う
そういう意味で Kanazawa さんの主張としては「エンジニアを見習う」ことが大切だと説いていた
資料が公開されているものなのかわからないので、詳細な話は避けるが、エンジニアが日常的に CI や Linter を使っているのをみて目を丸くしたのは私だけではなかったと安心した
TokyoR、学びが多いので今後も参加しようと思う