フルマラソンは 30 キロからが難しいということを Python + Pandas と Excel で理解する（京都マラソン 2017 の結果を利用して） - ようへいの日々精進XP
フルマラソンは 30 キロからが難しい 解析結果 5KM ラップタイムの遷移で見る 3 時間を切る人と切れない人 平均 上位 10 人 ギリギリサブスリーの 10 人 サブスリーまでもうひと頑張りの 10 人 見解 フルマラソンは 30 キロからが難しい 最初の 5 キロ 10 キロ 15 キロ 20 キロ 25 キロ 30 キロ 35 キロ 40 キロ 後半 15 キロのラップタイムの落ち込み 見解 5000 人分の結果を csv ファイルに 結果の取得 Pandas ライブラリ 5000 人分の結果を csv ファイルに ということで サブスリーに向けて Python + Pandas フルマラソンは 30 キロからが難しい と言われていますが、本当なのか、そして、俺は何がダメで 3 時間を切れなかったかをランナーズアップデートで公開されている選手 5000 人の結果を利用して分析して
Kaggleを始めてみる - サイバースイッチ
Kaggleとは Kaggleというサイトをご存知でしょうか？ Kaggleとは、データ分析のコンペに参加したり、勉強するためのサイトで、世界中のデータサイエンティストが参加して分析のアルゴリズムを競っています。参加している人のことをカグラー(Kaggler)と言ったりします。 Kaggle: The Home of Data Science 参加するメリット ここに参加するメリットは、まず分析の進め方や手法が学べること分析とはなんぞやという人向けコンテンツも用意されていて、最初はチュートリアルの分析事例に沿って手を動かしながら学べるようになっているので(具体的な内容は、後述します)、やりながら分析を学べること。 あとは、企業や団体が実際に解いて欲しい分析の問題を、Kaggleを通して世界中のデータサイエンティストに公開していたりして、それを解くための一番精度の良い分析を提示した人に、賞金
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言語処理100本ノック 2015
