PyCon JP 2018 Talk Session https://pycon.jp/2018/ Baseball Science, Web Application, Barrel Zone, and more...
Pythonista's Batting Eye（選球眼） #PyConJP 2018
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ホームランのひみつ（MLB編）〜バレルゾーンをPythonとBigQueryで可視化してみた - Lean Baseball
このグラフは2017年MLB（メジャーリーグベースボール）の打球データ約11万レコード(球)を打球速度×打球角度で可視化したものです. ちょっとした傾向が見えますね,,,それを解説するのがこのエントリーのゴールです. こんにちは,野球エンジニアです. TL;DR 「ホームランになりやすい打球速度と打球角度」の組み合わせを「Barrel Zone（バレル・ゾーン）」と呼ぶ 長打を飛ばす上で,打球速度と打球角度を意識して飛ばすが重要！というのが今のトレンド 打球を転がす（抜ける）ような当たりを目指すのはもう昔のお話（ただし否定はしない） この手のデータの楽しみを知ってほしい！！！...のでみんなBaseball Geeksを読んでね！（宣伝） なお,弊社「ネクストベース」が運営しているメディア「Baseball Geeks」の応援コンテンツであり, 先日（3/10）に開催しました「Python
機械学習 社内勉強会レポート -野球Hackのためのデータ収集-
はじめに 昨今の機械学習ブームの盛り上がりを受けてか、弊社では、定期的に機械学習に興味のあるエンジニアが集まって勉強会を行っています。 現在、勉強会の取り組みの一つとして、MLBAMやSeanLahman、RETROSHEETで公開している野球データを使って、ピッチャーが次にどこに球を投げてくるのかという様な投球予測をしてみようということを行っています。そこで今回は、その取り組みについて、どういったデータを使おうとしているのか、また実際に機械学習をする前段としてどういった素性を扱うのか、といったことをお話したいと思います。 投球予測ができると何が嬉しいか うまくいけば安定した老後生活を獲得できるからです！ということではないですが、試合観戦前に自分で入力した投球情報でシミュレーションなどできると、実際にシミュレーションが当たってそのシーンになった時に大盛り上がりできる！など楽しみ方は見出せる
【野球Hack】エースの調子が悪くて心配なのでPython+pandas+matplotlibで可視化してみた - Lean Baseball
一ヶ月ぶり、こちらのエントリーの続編です。 shinyorke.hatenablog.com こちらで作ったデータですが、その後も粛々とデータの分析に使ったり追加要件の開発を行ったりしてる訳ですが*1、つい最近このデータを使って新しいネタを作ったので簡単に紹介します。 Python+pandas+matplotlibで先発エースの勝ち星を月別で集計&グラフ化してみた キッカケとテーマ はじめてのpandas matplotlibで可視化 結論 【Appendix】参考文献 キッカケとテーマ 私は現実の野球もゲームの野球も大好きで、時間を見つけては一球速報やらオンデマンドで中継を見てるのですが*2、ある日こんなことに気が付きました。 シカゴ・カブスのエース左腕、ジョン・レスター*3投手の4月成績が酷い。4試合投げて0勝2敗防御率6.23とは何事だ！ しかし、レスターはここ5年安定した成績を残
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
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