書評 「アメリカン・ベースボール革命」 - shorebird 進化心理学中心の書評など
アメリカン・ベースボール革命: データ・テクノロジーが野球の常識を変える 作者:ベン・リンドバーグ,トラビス・ソーチック化学同人Amazon 本書は「マネー・ボール」に始まるメジャーリーグにおける数理統計やデータサイエンスの応用の最新動向を扱った本になる．著者はベン・リンドバーグとトラビス・ソーチック．いずれもジャーナリストで，ソーチックは「ビッグデータ・ベースボール」の著者でもある． メジャーリーグにおける本格的な数理統計の応用は「マネー・ボール」で紹介されたセイバーメトリクスの利用から始まる．これは選手の能力や貢献を測るためには伝統的な成績指標（打率，打点など）よりも有効な指標（長打率，出塁率など）があることを理解し，フリーエージェント市場で割安に選手を調達し，強いチームをつくることを目指したものだ．しかしこの手法の有効性が多くの球団に認められると優位性はなくなる．次に現れたのは「ビッ
データ駆動野球観戦のすすめ - お笑いとラジオ、データ分析が野球の楽しさを教えてくれた【わたしの偏愛】 - 週刊はてなブログ
はてなブログは、「書きたい」気持ちに応えるブログサービス。ささいな日常や忘れらない出来事をつづるブログだけでなく、「推しへの思い」や「好きな映画の感想」「お笑いの分析」など、趣味や好きなものへの思いを言葉にするブログも数多く見られます。 こうしたブロガーの皆さんの情熱をお伝えすべく、週刊はてなブログでは「好きなもの・こと」についてつづるはてなブロガーに、その思いを語っていただく連載【わたしの偏愛】を実施しています。 第7回となる今回は、「Lean Baseball」のshinyorkeさん (id:shinyorke) に「データ駆動野球観戦」について寄稿いただきました。大の野球ファンであり、データサイエンティストでもあるshinyorkeさんは、野球観戦の際も電卓を叩き、「あのスコアが意味するところ」を徹底的に解析するといいます。野球×データという、マニアックな視点を得るきっかけ。意外な
coding for sports analytics: resources to get started | brendan kent
These days, if you want to work in sports analytics, you need to know how to code. There's really no way around it. And while that can be scary for someone who's never written a line of code before, it's not as daunting as it seems. The reality is that there are a variety of excellent (often free!) resources for learning how to code. Some of them are very general, some are focused on a specific pr
野球で送りバントが減らないのはなぜか 認知科学研究者が分析する送りバントをする心理学的理由
Sports Analyst Meetupは、現役スポーツアナリストとスポーツ分析に興味のある方の情報共有イベント。ここでは認知科学研究者のなういず氏が、時間割引の視点からどうしてバントは減らないのか、心理学的アプローチから解説しました。 どうして送りバントは減らないのか？ なういず氏（以下、なういず）：『どうして送りバントをやめられないのか』というタイトルで発表いたします。なういずと申します。よろしくお願いします。 初めましての方もいると思いますので、最初に簡単に自己紹介させてください。私、なういずというハンドルネームで活動しています。Twitterは@nowism_sportsでやっていますのでフォローしてもらえると嬉しいです。サッカーは柏レイソルを、野球は巨人を応援しています。 普段は東京大学の大学院で認知科学を研究しています。研究の中では人間の非合理的な意思決定というものに興味があ
Amazon SageMaker を使用したメジャーリーグベースボールでの新しいスタッツの計算 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker を使用したメジャーリーグベースボールでの新しいスタッツの計算 ファンに沢山の新しい展開を見せてくれた爽快なレギュラーシーズンが終わり、2019 年のメジャーリーグベースボール (MLB) ポストシーズンがやってきました。MLB とアマゾン ウェブ サービス (AWS) は、MLB ゲームで盗塁成功確率、シフトの影響、およびピッチャーの類似点マッチアップ分析の 3 つの新しいリアルタイムの機械学習 (ML) スタッツを開発して実現するためにチームアップしました。これらの機能は、莫大な量の野球データを収集し、ファンが野球の試合を楽しむあらゆる面において、より多くの洞察、見解、および背景を提供するための MLB の最新鋭テクノロジー、Statcast Ai を通じて、ファンが野球をより深く理解できるようにしてく
【読書感想】セイバーメトリクスの落とし穴 ☆☆☆☆ - 琥珀色の戯言
セイバーメトリクスの落とし穴 (光文社新書) 作者:お股ニキ(@omatacom)出版社/メーカー: 光文社発売日: 2019/03/13メディア: 新書 Kindle版もあります。 セイバーメトリクスの落とし穴～マネー・ボールを超える野球論～ (光文社新書) 作者:お股ニキ(@omatacom)出版社/メーカー: 光文社発売日: 2019/03/22メディア: Kindle版 内容紹介 統計データを基に選手やチームを評価するセイバーメトリクスは、もはや野球界の常識となった。 だが、マネーボールでそのさきがけとなったオークランド・アスレチックスは以後、一度もワールドシリーズへ進出できていない。 データ分析が当たり前となった今、世界トップの選手たちや常勝球団はどのように周りと差をつけているのか? ダルビッシュ有選手を筆頭に多くのプロ野球選手や専門家から支持を集める謎の素人「お股ニキ」が、未だ
プロ野球開幕直前！野球の魅力を18人がLTで語る「BPStudy#139 – Baseball Play Study 2019 春」に参加してきた #bpstudy | DevelopersIO
セッションレポート 表彰スポンサー(Baseball Geeks)様の紹介 Baseball Geeks | Think logically, move emotionally (当イベントにおける)賞の選考基準についての説明 開催に際してのお知らせ 開催に先立ち、本日発表予定だった中川伸一(@shinyorke)さんが欠席される旨、連絡がありました。 LTの予定でしたが、お仕事逼迫しててアレなので登板回避しました申し訳ないm(_ _)m なお、ネタはほぼできてるのでブログもしくは他所のLTかなにかで成仏させます&Baseball Geeks賞はもちろんやるんで皆さん愉しんで！ Baseball Play Study 2019 春 (BPStudy#139) https://t.co/MRZgFjE2da #bpstudy — Shinichi Nakagawa (@shinyorke)
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 - Lean Baseball
【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.
初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
【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
3回目のPyCon参加と3年目のコミュニティ参加と4回目の野球Python〜 #PyConJP 2016レポート - Lean Baseball
こんばんは、野球Pythonの人こと@shinyorke(なかがわ)です. 盛会なまま、無事（いや、一部色々あったけれども）終了しましたね、PyCon JP 2016カンファレンスDay. 自分はSprintに参加する予定が無い（理由は後述）ので、一足先にPyCon JPをDone.しました. トークセッションやポスターを聴いたりご覧になったりしてくださった皆さま、スタッフの皆さま、親愛なるPythonistaな皆さま、本当にお疲れ様でした&ありがとうございました！ 今年のレポートは、33+4歳に掛けて、 3回目のPyCon参加で自分にもたらされた変化 コミュニティ参加3年目を振りかえる (PyCon JPでの)4回目の野球トーク「ビックデータとPythonを用いた野球の統計分析」 この3つのテーマで自分語りをしたいと思います. 最初二つ(3回目のPyConと3年目のコミュニティJoin)
野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjp
Хүн-Байгалийн хичээлээр сурагчдын идэвх, оролцоог нэмэгдүүлэх нь
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
最強の野球オープンデータ「Retrosheet」をPythonでHackしてゲームに勝つる何かを作ろう（序章） - Lean Baseball
※このエントリーの内容ですが、ソースコード公開含めパワーアップして別のエントリーにまとめました！！！新しい方を見るといいかもです！！！！ shinyorke.hatenablog.com 春季キャンプスタート!&週ベ*1野球選手名鑑号発売で球春がやってきましたねこんばんは！ PepperやらRaspberry Piやらに浮気をしていた私*2ですが、なんだか面白い野球のデータを見つけた&Hackしたいキモチが高まったので久々に野球Hackをしてみました！ とりあえずデータをクリーニングして使える所まできたのでレポート書きますねー 最強の野球オープンデータ「Retrosheet」 野球のデータといえばやはり「スコアブック」で、試合の結果、打者の打席結果、投手の投球内容を一挙手一投足追いかけたい訳で、そんなデータ無いかなぁ、、、と探してたらありました！！！ Retrosheet http://w
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特徴量エンジニアリングと野球選手の成績予測 - 野球ではじめる機械学習 / Baseball Player Performance Prediction Using Feature Engineering with Machine Learning and Python