44歳独身ソフトウェアエンジニア、家を買う。 - Lean Baseball
本ブログ「Lean Baseball」開設10周年企画*1かつ, ちょっとした近況報告となります. お世話になっている皆様へ(TL;DR) 東京（の西側*2）で家を買いました, 引っ越しました. この決断とオチ, 未来に至るまで, 自分のキャリアとアウトプット, そしてこのブログは不可欠でした. 現職から前職以前の同僚（元同僚）, アウトプットや色んなことを応援してくださった皆様そして何よりも家族と友人に心から感謝御礼申し上げます🏚 お祝いはこちらからお待ちしています. 44歳独身ソフトウェアエンジニア、家を買う。 作業環境（まだ作ってる最中） こちらが購入したお家...で最初に作った作業環境です💻*3 （人生の一般的なアレとして）「家を買う（家の主となる）」事は一つの大切なライフステージのイベントなので, お世話になっている皆様へ(TL;DR) 44歳独身ソフトウェアエンジニア、家を
小さいプロダクト開発におけるGCP利用の勘どころ - 個人的なプロダクトを三日でローンチした話 - Lean Baseball
私個人の話なのですが. 最近は仕事でAWSやGCPのサーバレスアーキテクチャにふれる機会が増えた*1と同時に, 自分が気になる世の中のニュース（グルメとかいろいろ）だけをいい感じに集めてまとめて読みたい その中でも特に⚾, 速報とかいい感じに通知させたい という怠け者欲ライフハック欲が高まってきたので, GCP（とちょっとしたPythonスクリプト）でSlack Botを作りました. 趣味開発で雑にはじめた結果, 三日程度でできちゃった*2のでその知見をメモ代わりに残します. おしながき おしながき TL;DR 対象読者 作ったもの GCPをフル活用して実質三日でBotをローンチした Bot本体の開発 GCPの何を使うかで試行錯誤 プランA「GCEを使う」 プランB「Cloud Run + Cloud Scheduler」 採用した構成「Cloud Functions + Cloud Sc
退屈なことはPythonにやらせる...前に考えるべきこと - Lean Baseball
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
フロントエンド開発に迷ったら「Vue.js入門」を読もう - JavaScript関連の書籍とかまとめてみた - Lean Baseball
先日のPyCon JP 2018の野球の話にてVue.js（Nuxt.js）の話をした結果、技術評論社様のご厚意により、一冊頂戴いたしました. Vue.js入門 基礎から実践アプリケーション開発まで 作者: 川口和也,喜多啓介,野田陽平,手島拓也,片山真也出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2018/09/22メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 正に欲しかった類の本で大変助かりました、ホントありがとうございます！ 結論から言うと、 Vue.js（またはNuxt.js）で開発するなら一冊持っておけ！（ただし他のFWにもいい本がある） っていうくらい素晴らしい書籍でした、自信を持ってオススメができるレベルです. このエントリーでは、 「 Vue.js入門 基礎から実践アプリケーション開発まで」の簡単な感想 私がフロントエンド開発するまでにやってきたJavaScri
プロ野球全球団の得点源な選手(または足を引っ張ってる選手)を野球統計学とPythonで出してみた - Lean Baseball
※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
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