※このエントリーは「OpenAIをいい感じに使うバックエンドをFastAPIで実装したぜ！」というエントリーです（サンプルコードはこちら）, 「OpenAIで何かを作った・人工知能を産んだ」訳では無いのでそっち方面を期待している方はそっ閉じしたほうが良いかもしれません（Web API開発に興味ある人はそのまま読んで）. 趣味は野球観戦と見せかけて, 「休日にダラダラ野球見ながら趣味のコードを書く」のが最も好きな人です. 100敗待ったなしの贔屓チームがいきなり7連勝したり*1, 昨年まで扇風機状態だった贔屓チームのフィジカルモンスターが突然覚醒して4番ライトに定着*2したりと理解が追いつかない野球を見るのはこれぐらい（コード書きながらみる）ぐらいがちょうどいいと思ってます, だってプレーオフ行けるか怪しいですもの*3. 時は遡り2020年, 私はセイバーメトリクスといくつかの機械学習の知見

日本で言えば同じ学年のレジェンド, アルバート・プホルスが通算700号本塁打を打って驚いている人です. ここ最近, （休んでいる間のリハビリがてら*1）PyCon JP 2022の準備および, 来年以降のMLBを楽しく見るために野球データ基盤（ちなみにメジャーリーグです）を作っていたのですが, それがいい感じに完成しました. アプリとデータ基盤をどのように作ったのか どのような処理, どのようなユースケースで動かしているのか これらをどのようなアーキテクチャで実現したのか 以上の内容をこのエントリーに書き残したいと思います. なおこのエントリーは, PyCon JP 2022のトーク「Python使いのためのスポーツデータ解析のきほん - PySparkとメジャーリーグデータを添えて（2022/10/15 16:00-16:30）」の予告編でもあります. なので, 後日のトークをお楽しみに

2021年も数多くのプログラミングやPythonを扱った素晴らしい書籍とたくさん出会いました. 私はリアルの本屋さんに行くのがとても好きで（ECの本屋さんも好きですが）, 技術書のコーナーには必ずと言っていいほど足を運ぶのですが, 年々「Python」というラベルが付いた棚の領域が広がっている気がします. プログラミング初心者でPythonからやりたいけど何から読めばいいのか🤔 実務に役立つような参考書籍ってどうやってみつければいいかわからない😇 よりビジネスに役立つ, 実践的な事例をしりたい💪🏻 という, 割とありそうなニーズにお応えすべく, 2022年いや, 今この瞬間に読んでおきたい・抑えておきたいPython関連書籍をまとめました！ 2011年頃からPythonを使って仕事をし始め, 今もエンジニアリングからコンサルティング, マネジメントをやっている私独自の視点で, オス

2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2

本日のPyCon JP 2020にてお話しました以下の発表に関する補足・解説ブログとなります. スポーツデータを用いた特徴量エンジニアリングと野球選手の成績予測 - PythonとRを行ったり来たり このエントリーではスライドのスクショとともに, 参考資料 細かすぎて本編で話さなかったハナシ もし真似してやるならこれぐらいは読んでおいたほうがいいよ 的な話を中心に, 過去記事のreference等を掲載しています. スポーツデータを用いた特徴量エンジニアリングと野球選手の成績予測 これを読むと⚾️で特徴量エンジニアリングと機械学習がいい感じにできるかと思います👍 スタメン スポーツデータを用いた特徴量エンジニアリングと野球選手の成績予測 スタメン CM JX通信社 Pythonもくもく自習室 #jisyupy 特徴量エンジニアリングについて 野球データの特徴量 Python, R, SQ

このブログをはじめた当初に「大好きな野球のデータ分析をもっと知ってほしい」というモチベーションでこんな記事を書きました. shinyorke.hatenablog.com 執筆・公開した5年前（2014年）と比べ, 野球に限らず, スポーツ界隈全体で公開データが増えた. 例えばこれとか（スポーツ以外も含む）. 野球に限らず, 様々な技術革新により, 扱うデータの種類・量が爆発的に増加（例：Baseball Savant）. データサイエンス・機械学習といったキャリアを歩む・志望して学習をする方が増え, 「そうだスポーツでやってみよう」という流れも盛ん. と（大変好意的な意味で*1）目まぐるしく状況が変わってきているのでここで改めて, セイバーメトリクス（含むスポーツの統計学）とは何か？ かんたんなセイバーメトリクスとむずかしいセイバーメトリクス 何をどう学べばよいのか？のヒントなど を最新

機械学習, データサイエンスを志向してPythonを勉強したり,この辺のエントリーで本を読み漁ったりすると*1, もしかして, 私の仕事ってプログラミングで楽になるのでは！？ と気がつく(もしくはそういう記事・本を読んで触発される)瞬間があるかと思います, この本とかあの本とか. このエントリーではそんな素晴らしい学び*2に対して,一つの回答を示してみたいと思います. TL;DR（ここは読んでほしい） プログラミングで解決できる「退屈なこと」とは「回数が多く, 属人性が少ない」作業のことである. 属人性がある仕事はプログラミングをする前に因数分解しよう or 「仕事ごっこ」だったらやめる努力をしよう. Pythonで「退屈なこと」をやるなら,「退屈なことはPythonにやらせよう」もいいですが,「できる仕事がはかどるPython自動処理 全部入り。」が個人的にはおすすめです. 言いたいこと

先々週は札幌、そして先週（というより昨日まで）沖縄とPython祭り真っ盛りでした. このエントリーは, PyCon Kyushu in Okinawa 2019でお話した, 「スラスラ教える・教わるPython」のふりかえりとなります. (自分で話した内容のまとめとか補足です). なお, イベントそのものの感想・ふりかえりはnoteに書いたのでそちらも合わせてご覧いただけると幸いです. note.mu TL;DR 押し付け、いわゆる「マウンティング」をした時点で負け プログラミングを学ぶ・使うなら楽しくやる（たとえ仕事でも） ヤル気をモチベートする方法なんぞ無い ペアプログラミングは良いコミュニケーションツールだ 打順 TL;DR 打順 資料 一番言いたかったこと「マウンティングするな！」 二番目に言いたかったこと「プログラミングを楽しもう、好きになろう」 反響 当日の会場など 【質問】

【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.

Pythonista(Python使い)の中で有名かつプロフェッショナルが集まる強者集団(株)ビープラウドさん*1が満を持してリリースされたPythonのオンライン学習サービス「PyQ」を試してみました. pyq.jp 佐藤社長のご厚意で利用アカウントをいただき,実際利用してみました.*2 簡単ではありますが,利用した時のレポートとサービスの感想,「どんな方々にオススメか?」的なレビューを簡単に書きたいと思います. この夏,プログラミングを覚えたい(特にPython)という方は是非ご一読ください！ で,PyQどうなのよ? 下手な本を読んだり勉強会参加するマンになるぐらいだったら,PyQを一ヶ月集中してやり切ったほうが絶対いい！この夏に(2,980円はお買い得). 学習コンテンツの粒度・写経をベースに覚える思想・操作感が良い(一部改善して欲しいところはあるが) 「実務で通用するレベルに」「9

※2017/5/9 リンク切れを修正 ビール🍻とハンバーガー🍔をたしなみながらブログ書いてました.*1 野球,楽しんでいますかー!? アスレチックスが「定位置」に下がる中,日ハムが調子戻してきてようやっと野球を見る気になった私ですこんばんは.*2 今年度初の野球ネタです. PyCon mini Kumamoto 2017のエントリーで紹介させてもらった野球ネタの応用として, 2017年プロ野球,全球団の得点源と足を引っ張ってる選手を可視化 できる何かを作ったので,私の考察とともにお見せしたいと思います. 贔屓チームが強い(弱い)のはなぜ!? 野球統計学なにそれ美味しいの? Pythonでデータをいじりたいのだが！ を直感的に知りたい方はぜひ最後までお付き合いくださいませ. なお,指標値は私(shinyorke)独自算出のモノであり,他のコピーではないです&他のシンクタンクやMediaで

【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇‍♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい

最近、Certified ScrumMaster（認定スクラムマスター）を無事GETした私ですこんばんは！*1 今日はこちらの勉強会（もくもく会）でいい感じのモノが出来たので、ちょいと紹介したいと思います。 mokupy.connpass.com スターティングメンバー スタメン表っぽくポジションを入れましたが、特に意味はありません*2 (2B)このエントリーの対象読者 (LF)背景 (RF)Beautifulsoupでスクレイピング (3B)geopyでらくらくGeocoding (1B)bottle + Google Map APIでサクッと地図アプリを作る (CF)完成！ (C)今後の展望 (SS)【Appendix】Pythonエンジニア養成読本について (P)【Appendix】Pythonもくもく会 (2B)このエントリーの対象読者 以下の人にオススメします。 Pythonでス

2ヶ月前のエントリーにはてブが入りまくった件で「そういえば続編書いてないや」と気が付き、エントリーしますた。 「誰でも」の定義および、このエントリーの対象読者について 「誰でも」というのは、 （エンジニアなら）誰でも という意味です。 より具体的には、 野球愛溢れるエンジニアにとって、Vagrant + Ansibleでのサーバー構築の練習&Pythonでのプログラミングという趣味実益を兼ねたいい感じのお勉強なるかつ、趣味の野球でhackが出来る二度美味しい内容です 野球に興味が無い方にとっては野球愛溢れるエンジニア同様サーバー構築&Pythonネタとしていい勉強になるかもです。ただ、他にももっといいエントリーがあると思います 非エンジニアの野球ファンの皆さまにとっては（小難しい的な意味で）ヘビーな内容となっていますので、覚悟してお読みください！ただ、プログラミングを覚えたい方にとっては凄