PyCon JP 2021「実践Streamlit & Flask - AIプロジェクトのプロトタイピングから本番運用までをいい感じにするPythonicなやりかた」登壇資料 # 「AIオオタニサン本塁打予測」のサンプルコード https://github.com/Shinichi-Naka…

PyCon JP 2018 Talk Session https://pycon.jp/2018/ Baseball Science, Web Application, Barrel Zone, and more...
今年も野球は終わりですね*1...こんにちは,野球の人です. このエントリーは,PyCon JP 2017で発表した内容の続きであり, 前回のエントリーの続きでもあります.*2 Scrapyでスクレイピング&SQLite3に保存したデータを, Jupyter pandas matplotlib で分析と可視化をしてみましょう. 3行でまとめると Jupyter本(以下,jupyterbookと略す)はいいぞ!Pythonでデータを操る人すべての必読書やぞ! pandasのread_sqlとwhere,groupbyで簡単な野球統計分析ができる 率系の指標(打率・出塁率・長打率・OPS)のHistogramで大雑把な打撃の傾向がつかめる 対象の読者 Pythonでデータ分析・可視化をされたい方 前回のエントリーの続きで野球データを使った分析をしたい方 jupyterbookの感想や実際の利用
※2019/8/12 書籍のリンクを最新版に更新 PyCon JP 2017で発表した野球×Pythonの分析ネタの詳細解説です.*1 プレゼンテーション:野球を科学する技術〜Pythonを用いた統計ライブラリ作成と分析基盤構築 | PyCon JP 2017 in TOKYO speakerdeck.com youtu.be 時間および諸々の都合(察し)で公開できなかった*2, 「人とWebに優しい」Scrapyアプリのサンプル(なお野球) を作って公開したのでその紹介と,PyConのプレゼンで発表しきれなかった部分を簡単に紹介します. おしながき おしながき 対象の読者 参考文献 Scrapyを用いた日本プロ野球データ取得Exampleアプリ ポイント 全体像 「人とWebに優しい」settings.pyの書き方 Spider(クローラー本体)について〜Itemも添えて Spider.
PyCon JP 2016 に参加しました。Development Splint の日程をまだ残しておりますが Conference Day の振り返りです。ちなみに自分の活動振り返りおよび感じたことなどがおもで他の登壇者のかたのセッションのレポートはありません。つまりポエムです。 PyCon JP 2016 とわたし 昨年は以下のエントリにて、CfP だせばよかったかなとぼやいていた次第ですが、 PyCon JP 2015 振り返り コミュニティのライフサイクルについて - Librabuch 今年はイベント開催中の(会社的な)状況がまったく見えなかったので CfP を見送ってしまいました。Lightning Talks については、ネタが思いつけば手を上げたかったのですが、至らず。いま思えば SymPy ネタなどで攻めていけばよかったですね。PyCon JP 2017 ないし、APAC
こんばんは! 最近週末は野球hackとデータを眺める時間に幸せを感じている人です. 2014年、2015年の二年間参加者&スピーカーとして楽しませてもらったPyCon JPですが、「新しいチャンジをしてみよう!」という事で、セッショントークを採択する「外部審査員」なるものを先日やってみました. PyCon JP Blog: トークのレビュワー(外部審査員)の募集開始しました その時のレポートと学びを自分向けメモ&「私もカンファレンスに登壇したいな!(※言語限らず)」という方に向けての学びをここに共有しようと思います. 外部審査員のお仕事 上記のエントリーからのおもいっきり引用ですが、外部審査員のお仕事は以下の2つです. レビュアーはリンクに記載の通り、一般公募していました.*1 プロポーザルに対するレビュー トーク一覧 | PyCon JP 2016 in TOKYOに応募されたトークの内
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