ビックデータとPythonではじめる野球の統計分析 #pyconjp
This document summarizes a presentation given at PyCon JP 2016 about analyzing baseball data with Python. The presentation introduced the speaker, Shinichi Nakagawa, and discussed using the MLBAM dataset and Python libraries like pandas and matplotlib to analyze pitching data. Specific examples analyzed the pitching of Yu Darvish before and after Tommy John surgery, compared Ichiro Suzuki and Joey
最強の野球オープンデータ「Retrosheet」をPython+Vagrant+Ansibleで誰でも使えるようにしました - Lean Baseball
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
