機能改善領収データ発行機能にてインボイス制度の書式での出力に対応しました。詳しくはこちらをご覧ください。

新機能参加者によるイベント出席機能をリリースしました。今までは主催者による出席管理機能はありましたが、大規模イベント等での受付処理が大変とのフィードバックをいただいてました。今後はイベント作成時に発行される「出席コード」を会場現地や配信で共有してもらうことで、参加者自身でイベント出席登録を行うことができるようになります。これにより受付処理が容易になりますので、イベント主催者の皆様はぜひご活用ください。詳しくはこちらをご確認ください。

Jul

22
【東京開催】LINE Developer Meetup in Tokyo #19
今回の開催は「東京」です。

Hashtag ：#LINE_DM

Registration info	参加枠1 Free FCFS 225/130

Description

LINE Developer Meetup in Tokyo#19

LINE Fukuokaです。19回目となるLINE Developer Meetup #19　は ＜東京開催＞ です。

機械学習とデータ分析の各トピックに関して、東京と福岡のエンジニアが登壇します。

※ 現在エンジニアの方、またはエンジニア志望の学生など基本的にプログラミングに関わっているみなさまを対象としております。

日時

2017年7月22日（土）14:00~17:30

場所

【東京/新宿】 LINE株式会社

〒160-0022 東京都新宿区新宿四丁目1番6号 JR新宿ミライナタワー　５F （受付）

予定

・13:30～　開場

・14:00～　乾杯

・14:05～東京・福岡のデータ分析チームについて/taiichi

・14:25～大規模テキストマイニングによるユーザーの興味関心抽出及び可視化/tkengo

・15:00～Apache ZeppelinでPySparkを実行するまで/yuta hongo

・15:20～東京-福岡連携で実践するグロースハックプロジェクト/AyakaMatsuoka&doradora09

※参加費無料。軽食をご用意します。

・東京と福岡のデータ分析チームについて/taiichi

LINE株式会社（東京）には LINE Data Labs というデータ分析・研究を行う専門の開発組織があり、LINE Fukuoka株式会社（福岡）にもデータ分析を行うチームがあります。チームのコンセプト、求める人物像や働く環境などについて話をします。もちろん、東京と福岡の違いや位置づけなどについても紹介します。

・大規模テキストマイニングによるユーザーの興味関心抽出及び可視化/tkengo

機械学習が話題になることも増えてきましたが、機械学習は万能ではなく人間の手が必要な部分は多い。また機械学習を使わなくても実現できるところが沢山あるのも事実。実際に取り組んでいるタスクを例に、どこに機械学習を適用し、どこを人間の手で作り、どのような可視化を行っているのかを実例とともに紹介します。

・Apache ZeppelinでPySparkを実行するまで/yuta hongo

データを分析・可視化するツールApache Zeppelin。普段Sparkで分析していてもなかなか内部でどういうことが起きてるかは意識しないものです。内部構造を知るとパフォーマンスチューニングやトラブルシュートの際に役に立つことがあるので、PySparkを実行して結果が返ってくるまでのアーキテクチャーについてと、Spark on YARN環境の話を前提に、SparkやYARNのアーキテクチャーについても紹介します。

・東京-福岡連携で実践するグロースハックプロジェクト/AyakaMatsuoka&doradora09

東京-福岡という拠点間でどのようにデータ分析プロジェクトを行っているのかを各拠点担当者が紹介します。開発やデザイン分野では、多拠点での運用事例をよく聞きますが、プロジェクトの進め方次第ではリモートでも１つのサービスに深く入り込み、データ分析業務を行うことができます。実際の担当者の視点からどのようにプロジェクトを推進しているのかを紹介します。